机器人策略学习的Game Changer？伯克利提出Body Transformer

 原文中文，约3600字，阅读约需9分钟。发表于：。

本文介绍了一种适用于机器人策略学习的Transformer变体——Body Transformer（BoT），使用高度稀疏的掩码来处理节点之间的信息传递。实验结果表明，BoT在模仿学习和强化学习方面表现出色，并可应用于真实世界机器人任务。BoT架构的计算成本也得到了分析，证明其具有较高的效率。

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机器人策略学习的Game Changer？伯克利提出Body Transformer
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