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7月17日
11:32
11:32官方账号arXiv cs.AI@Yunfan Jiang, Yevgen Chebotar, Ruijie Zheng, Fengyuan Hu, Yunhao Ge, Jimmy Wu, Tianyuan Dai, Scott Reed, Li Fei-Fei, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan
精选73°
RoboTTT将机器人模型的视觉运动上下文从单步或短历史扩展到8000个时间步,比最先进策略提升三个数量级且不增加推理延迟。它实现了从人类视频演示的一次性上下文模仿、在线策略改进、对扰动的鲁棒性以及在多阶段长程任务上更强的性能,并首次观察到预训练上下文长度与闭环性能的稳定提升。在真实机器人操作任务上,RoboTTT比单步上下文基线整体性能提升87%,可完全完成五分钟十阶段装配任务。使用8000时间步上下文训练的模型比1000时间步的相同模型性能高出62%,表明上下文长度是机器人基础模型的新缩放轴。
AI模型RoboTTT测试时训练机器人策略
事件专题

推荐理由:NVIDIA发布了RoboTTT,能把机器人策略的上下文窗口做到8000步,看懂人类演示后直接模仿,长任务完成率比单步模型高87%。想了解机器人怎么学更长历史可以看这个。
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