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EmbodiedRSI
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新的EmbodiedRSI系统增强机器人基础模型
研究人员开发了EmbodiedRSI，一种新颖的自演化代理系统，旨在改进机器人基础模型。该系统使用快慢双系统架构来维护竞争性的代码和技能假设，指导物理实验以有效地更新代码和技能。EmbodiedRSI在RoboCasa365和LIBERO-Pro等基准测试中表现出显著的性能提升，并成功将其能力迁移到现实世界的机器人任务中。
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EmbodiedRSI系统通过自主技能进化增强机器人基础模型
研究人员开发了EmbodiedRSI，一种新颖的自进化代理工具，旨在改进机器人基础模型。该系统自主选择实验来优化代码和技能，解决了训练后数据收集成本高昂的挑战。EmbodiedRSI采用具有假设图的快慢双系统架构来管理竞争性假设，并使用信息价值实验选择来指导物理交互。该系统在RoboCasa365和LIBERO-Pro等基准测试中取得了显著成功，并且在实际机器人上展现了强大的零样本迁移能力。