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LOTUS：无监督技能发现的机器人操控持续模仿学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种自我监督任务推理方法，使用自组织学习和联合动作-意图嵌入的学习训练任务推理网络，并通过强化学习进行训练，以优化任务的性能。该方法在人形机器人上进行评估，性能优于其他基线，尤其在具有挑战性的情况下，并且能够从不完整的演示中推断出任务。在单次任务泛化实验中，该方法还显示出对未见任务的推理能力。
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关键要点
- 提出了一种自我监督任务推理方法。
- 使用自组织学习和联合动作-意图嵌入的学习训练任务推理网络。
- 通过强化学习优化任务性能。
- 在固定集合和持续多任务学习设置下使用人形机器人进行评估。
- 方法在持续学习设置下性能优于其他基线，尤其在挑战性情况下。
- 能够从不完整的演示中推断出任务。
- 在单次任务泛化实验中显示出对未见任务的推理能力。
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