一篇新的调查论文将机器人学习分为两种主要方法：一种是将能力嵌入固定的神经网络权重中，另一种是生成和优化可执行的技能代码。该论文引入了一个分类法，根据代码策略的自改进程度对其进行映射，范围从简单的程序合成到涉及执行反馈、记忆和进化搜索的复杂循环。论文强调，只有少数近期系统，如 ASPIRE、ENPIRE 和 RoboClaw，实现了这种完整的自改进循环，并讨论了机器人新兴的技能经济，指出了当前静态技能市场的局限性。 AI
影响 本次调查提供了一个理解机器人学习不断发展的格局的框架，区分了静态方法和自适应方法。
排序理由 该条目是一篇对机器人学习现有研究进行分类的调查论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- RoboClaw
- Weights or Skills? A Survey of Robot-Learning Techniques: from Action-Predicting Weights to Robots that Write their Own Skills
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