SPEAR-1

SPEAR-1: 通过3D理解实现超越机器人演示的扩展

研究人员开发了SPEAR-1，这是一种机器人基础模型，旨在通过整合3D空间推理来提高机器人控制的泛化能力。与先前主要在2D图像-语言任务上训练的模型不同，SPEAR-1通过使用带有3D注释增强的非机器人数据获得的3D理解来增强视觉-语言模型。这种方法使SPEAR-1能够使用显著更少的机器人演示来实现最先进的性能，其表现优于$\pi_0$-FAST和$\pi_{0.5}$等模型，同时所需的机器人数据样本减少了20倍。