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Stanford SVL

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7月16日
05:46
05:46官方账号Fei-Fei Li@drfeifei
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Stanford SVL与NVIDIA Robotics联合提出RoboTTT,基于测试时训练(TTT)方法,将机器人模型原生扩展到8000时间步的上下文(约5分钟肌肉记忆),推理成本恒定。相比以往机器人策略仅能处理数帧(<0.1秒),该方法将上下文长度提升3个数量级。在电路板组装任务中,RoboTTT通过一次人类视频演示即可实现零样本模仿学习。实验显示,8K上下文预训练性能比1K高出62%,且从128到8K时间步的闭合环路性能持续提升无饱和迹象。
AI模型RoboTTTStanford SVLNVIDIA
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推荐理由:斯坦福和英伟达搞了个新方法RoboTTT,能让机器人记住5分钟内的动作历史,一次看人演示就能模仿,还能自己纠错。上下文越长效果越好,8K比1K强62%。
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