「通用大脑」来了！MIT何恺明用大模型思维玩出机器人预训练新花样

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原标题：「通用大脑」来了！MIT何恺明用大模型思维玩出机器人预训练新花样
关键字：数据,机器人,任务,模型,本体
文章来源：AI科技评论
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大模型的预训练方法也适用机器人，复杂数据无需“量身定做”，也能完美对接。作者丨刘洁
编辑丨岑峰
在机器人领域，一场关于“通用智能”的探索正如火如荼地展开。
MIT 的何恺明和 Lirui Wang 等人最近成功在“通用数据”上取得了进展，让机器人离拥有“通用大脑”的目标又近了一步。
机器人数据的异质性问题一直是机器人训练的大难题。
以往，训练机器人需要为每种任务、每种环境，甚至每台机器人的不同硬件量身采集数据。
举个例子，假设需要为一个家庭服务机器人进行训练，团队通常要为不同任务和环境单独收集数据，如厨房中的搬运、清洁任务，或卧室内的物品分类。
数据必须特定、精准，这让数据采集量变得庞大而复杂，相当于不同的电子设备需要各自的“充电接口”，换个场景就得换一套数据格式。
这种方式导致数据难以通用，训练中存在大量重复劳动。明明数据总量看着比以前多得多，但实际训练时可用的数据量并没有实现大幅增长。
想要实现真正的通用机器人，就意味着必须收集尽可能全面的数据集。但这样一来，收集和整理数据的成本会极高，据估算可能高达数百万美元，且整个流程耗时数月，效率低下。
为了应对这一问题，研究团队纷纷尝试新方

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