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...
离线强化学习方法是使用之前已有的数据训练，目标是根据给定数据集推导出最有效的可能策略。当然，也可以使用额外自动收集的数据来增强这个数据集，但训练过程是与数据收集过程是分开的，这能为大规模机器人应用提供一个额外的工作流程。在使用 Transformer 模型来实现强化学习方面，另一大问题是设计一个可以有效训练这种模...
近期出现了一些颇具潜力的进步,它们表明大规模机器人强化学习能在多种应用设置中取得成功,比如机器人抓取和堆叠、学习具有人类指定奖励的异构任务、学习多任务策略、学习以目标为条件的策略、机器人导航。但是,研究表明,如果使用强化学习来训练 Transformer 等能力强大的模型,则更难大规模地有效实例化。 近日,Google Deep...
今天，强化学习大牛 Pieter Abbeel 团队研发的“机器人大脑”，则将数字数据中的内容成功带入了现实世界——由 Abbeel 和他的学生创建的强化学习机器人平台公司 Covariant，基于自己的真实、复杂机器人数据集与海量的互联网数据，推出了一个机器人基础模型（RFM-1）。据介绍，在识别了图像、感官数据和文本的模式后，...
在使用 Transformer 模型来实现强化学习方面,另一大问题是设计一个可以有效训练这种模型的强化学习系统。有效的离线强化学习方法通常是通过时间差更新来进行 Q 函数估计。由于 Transformer 建模的是离散的 token 序列,所以可以将 Q 函数估计问题转换成一个离散 token 序列建模问题,并为序列中的每个 token 设计一个合适...
然而,由于训练数据等限制,这些模型仍难以掌握现实世界的真正物理规律,也难以达到机器人在现实世界中有效自主交互所需的准确性、精确性和可靠性。 今天,强化学习大牛 Pieter Abbeel 团队研发的“机器人大脑”,则将数字数据中的内容成功带入了现实世界——
SLAM其实有办法把发生的“事物”和特定的“场景”、“时间”关联起来，也就构成了我们在强化学习里面...
因此，传统机器人强化学习模型很难像人类一样保持已有知识，并在此基础上进行拓展。传统的多任务学习方法虽然可以在一定程度上缓解这一问题，但它们通常要求机器人在训练时同时访问所有预先定义好的任务分布，这与人类的实际学习过程相去甚远。这种局限性严重阻碍了机器人在复杂环境中的应用。为了解决这一难题，研究团队...
▍多模态世界模型构建，机器人更懂行 作为通用智能体，RFM-1需建立起对物理世界的整体认知。Covariant为此专门收集了包含视觉、触觉、语言的多模态机器人数据集，用于训练RFM-1构建层次化的世界模型。通过学习视频序列生成，RFM-1掌握了低层次的物理规律，如刚体、铰链的运动特性等。输入初始画面和动作序列，它能预测出...
在使用 Transformer 模型来实现强化学习方面,另一大问题是设计一个可以有效训练这种模型的强化学习系统。有效的离线强化学习方法通常是通过时间差更新来进行 Q 函数估计。由于 Transformer 建模的是离散的 token 序列,所以可以将 Q 函数估计问题转换成一个离散 token 序列建模问题,并为序列中的每个 token 设计一个合适...