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自然语言有助于缩小 Sim2Real 鸿沟
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种方法来解决学习图像条件机器人策略时的视觉差距问题，通过使用自然语言描述图像作为信号来捕捉底层任务相关语义。该方法同时训练大量模拟数据和少量真实演示，并使用图像编码器作为图像表示的基础，取得了较之前的方法25至40%的性能提升。
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关键要点
- 研究人员提出了一种方法来解决学习图像条件机器人策略时的视觉差距问题。
- 该方法使用自然语言描述图像作为信号，捕捉底层任务相关语义。
- 同时训练大量模拟数据和少量真实演示。
- 使用图像编码器作为图像表示的基础，避免域迁移问题。
- 该方法相比之前的Sim2Real方法和其他视觉-语言预训练方法，性能提升了25至40%。
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