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RT - 轨迹：通过事后轨迹草图实现机器人任务的泛化
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为视觉语言行动模型（VLA）的机器人控制模型，通过在互联网规模的数据上训练视觉语言模型，将其直接融入端到端的机器人控制中，提高泛化能力和实现新兴的语义推理。该模型可以对新对象进行泛化，解释不在机器人训练数据中的命令，并对用户指令做出初步推理。同时，该模型还可以进行多阶段的语义推理。
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关键要点
- 提出了一种名为视觉语言行动模型（VLA）的机器人控制模型。
- 通过在互联网规模的数据上训练视觉语言模型，提高了泛化能力和语义推理能力。
- 模型训练集中将行动表现为文本标记，实现自然语言回答和机器人行动的合并。
- 以 RT-2 为例，评估结果显示该模型能获得优越的机器人策略。
- 模型具备对新对象的泛化能力，能够解释不在训练数据中的命令。
- 模型可以对用户指令进行初步推理，如选择特定物体。
- 通过思维链式推理，模型能够进行多阶段的语义推理。
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