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  1. RESEARCH · CL_38255 ·

    Key-Gram框架分离语言知识，以实现更好的机器人控制

    研究人员开发了Key-Gram，一个旨在通过将语言知识与视觉推理分离来改进具身控制系统的新框架。该方法使用条件记忆模块来存储和检索指令派生的知识，使主模型骨干能够专注于视觉处理和动作推理。通过增强组合基础和迁移学习，Key-Gram在包括RoboTwin2.0和真实世界双臂场景在内的各种机器人操作任务中都取得了显著的性能提升。