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English(EN) $R^3$: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

$R^3$ 训练机器人进行自然语言推理以完成操作任务

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种名为 $R^3$ 的新方法，该方法训练视觉语言模型 (VLM) 以在机器人操作任务中进行自然语言推理。这种训练后技术涉及在中期使用专家推理轨迹对 VLM 进行训练，然后通过从离线动作数据中进行强化学习来对其进行优化。 $R^3$ 方法旨在通过使用自由形式的语言推理来指导低级策略，使机器人能够处理复杂的、长期的任务，在 Language Table 和杂货打包等基准测试中，与模仿学习基线相比，表现出更好的探索和泛化能力。 AI

影响 通过实现复杂操作任务的自然语言推理来增强机器人能力，有可能提高效率和泛化能力。

排序理由 该集群描述了一篇关于使用自然语言推理训练机器人方法的新研究论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar ·

    $R^3$：通过强化学习训练机器人进行自然语言推理

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  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

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    Reasoning in language allows foundation models to spend more test-time compute on hard problems, such as those requiring decomposition, constraint tracking, and prediction of future consequences. Whether this mechanism can improve robotic manipulation remains unclear, where long-…

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