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RESEARCH · CL_275500 · Oct 1 · 00:00

InterEvolve系统使人形机器人能够在测试时学习新任务

研究人员开发了InterEvolve，一种用于人形机器人测试时奖励程序演化的新颖系统。该方法允许机器人在不重新训练的情况下解决新任务，方法是重新利用现有技能并从自己的尝试中学习。InterEvolve利用了面向对象的基金模型和大型语言模型代理来动态修改和优化奖励程序，使机器人能够适应并提高其在复杂运动操纵任务上的性能。