通过视觉运动链预测来扩展操作学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了一种基于视觉运动链的精确和通用的机器人学习表示方法，该方法不需要手动调整，可以从机器人的模型和相机参数自动获取。通过使用单个目标进行最优点集匹配的训练，演示了 Visual Kinematics Transformer (VKT) 在多个环境中的卓越性能。

GPT-4 Turbo转换器可在少样本上下文中进行视觉模仿学习，将视觉观察映射到动作序列，为自然语言模型提供新的应用途径。

GPT-4 Turbo 动作序列 少样本上下文 视觉模仿学习 视觉观察
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