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Eduardo Sebastián
Eduardo Sebastián
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新框架支持使用自然语言控制多机器人团队
研究人员开发了一种新颖的框架，可以通过自然语言指令控制多机器人团队，从而在无需在操作期间直接调用语言模型的情况下，实时分解和执行复杂任务。该系统利用确定性有限自动机来表示任务，并利用循环神经网络将语言模型的推理提炼成紧凑、可部署的形式。然后，图神经网络将 RNN 的内部状态转换为去中心化机器人执行的控制策略，在模拟和现实场景中均表现出稳健的性能。
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机器人学习框架分离世界与任务以实现更好的泛化
研究人员引入了一个新的机器人学习框架，该框架将“世界”与“任务”分离，以提高泛化能力。该方法通过贝叶斯模型证据来形式化环境属性与任务逻辑之间的不对称性，以保持高似然性并降低复杂性。该方法将一个称为 AICON 的估计器组合图与学习策略配对，使用梯度作为接口，从而在各种机器人应用中实现低维学习和结构泛化。