实现机器人领域的ChatGPT时刻，需要大模型+强化学习丨明星教授Sergey特邀报告

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原标题：实现机器人领域的ChatGPT时刻，需要大模型+强化学习丨明星教授Sergey特邀报告
关键字：数据,离线,模型,机器人,报告
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想象一下，如果想构建一个AI系统来控制机器人探索另一个星球。这样的机器人需要做些什么呢？
它需要储备一些知识，能够理解环境中物体之间的物理关系，还需要能处理突发事件。如果它要去另一个星球，我们不可能预测那里将发生的一切，所以它需要能适应新的事物。人类在这方面做得很好，但这种灵活性和适应性对当前的AI系统来说是一个巨大的挑战。
那么，最近AI的重大进展是否有助于我们构建这种灵活的自治系统呢？
在智源特邀报告中，来自加州大学伯克利分校的明星教授 Sergey Levine针对上述话题带来了名为「Reinforcement Learning with Large Datasets: a Path to Resourceful Autonomous Agents」的精彩报告。从「离线强化学习基础」，「机器人大模型和强化学习」、「基于强化学习的生成模型」、「离线强化学习与语言模型」四个方面讲解了如何将基于数据的学习和优化结合起来，实现更强大、更符合人类要求的智能体。
在过去的十年里，语言模型和扩散模型这样数据驱动的生成式AI是人工智能的两大进步。在这之前，还有像 A

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