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标签:指令跟随×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月10日
09:33
09:33arXiv cs.LG@Artur Kuramshin, Özgür Aslan, Cyrus Neary, Glen Berseth
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机器人学习中的大规模策略在操作任务上表现优异,但指令跟随能力不足,主要原因是现有数据集缺乏语言和动作序列多样性。TREAD提出一种可扩展框架,利用大型视觉语言模型(VLM)对现有机器人数据集进行重标注,无需额外数据采集。该方法通过三个步骤:从原始指令生成语义子任务、基于子任务分割演示视频、生成包含物体属性的多样化指令,将长演示分解为语言-动作对。实验表明,在LIBERO基准上,使用TREAD增强数据训练的策略在未见任务和目标上表现更好,提升了规划泛化和语言条件策略泛化能力。
论文机器人学习数据增强VLM指令跟随泛化

推荐理由:做机器人数据增强和指令跟随的团队,TREAD用VLM低成本提升数据集质量,直接增强策略泛化,值得在LIBERO等基准上试试。
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