LBM——大型行为模型助力波士顿人形Atlas完成多任务灵巧操作：CLIP编码图像与语义，之后DiT去噪扩散生成动作
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原文中文，约8400字，阅读约需20分钟。
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内容提要
本文探讨了大型行为模型（LBM）在波士顿动力人形Atlas中的应用，强调其在复杂任务中的表现。LBM通过多任务数据集训练，提升了机器人在动态环境中的自主互动能力。研究表明，LBM在微调新任务时仅需少量数据，并且在应对环境变化时表现更为稳健。尽管取得了一定进展，仍面临评估标准化和数据收集等挑战。
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关键要点
- 本文探讨了大型行为模型（LBM）在波士顿动力人形Atlas中的应用，强调其在复杂任务中的表现。
- LBM通过多任务数据集训练，提升了机器人在动态环境中的自主互动能力。
- 研究表明，LBM在微调新任务时仅需少量数据，并且在应对环境变化时表现更为稳健。
- 尽管取得了一定进展，仍面临评估标准化和数据收集等挑战。
- 大型行为模型（LBM）基于包含动作级演示的大规模多任务数据集训练，旨在提升机器人在复杂任务中的表现。
- LBM的研究与开发迅速增长，但关于其在多任务预训练中的主要贡献程度仍存在不确定性。
- 机器人学习正经历范式转变，朝着构建通用操控策略的方向发展，受到自然语言处理和计算机视觉领域成功应用的启发。
- 训练通用型机器人策略需要大规模且多样化的数据集，但获取这些数据却并不容易。
- 评估大语言模型（LBM）的性能需要可复现、可靠且可扩展的评估方法和框架。
- 作者通过采用扩散模型实现用于视觉运动控制的生成式策略，选择这一类生成模型是因为其在学习视觉运动操控策略方面有效。
- 作者的预训练数据集混合体被称为Ramen，包含约1695小时的机器人演示数据。
- 波士顿动力基于丰田研究所的大型行为模型有了新的突破，策略使用了基于DiT的架构和流匹配目标。
- 制定策略的过程包括收集数据、处理数据、训练神经网络策略和评估策略。
- 远程操作设置利用VR头显，让操作员沉浸在机器人的工作空间中，增强空间意识。
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