روبو-دوبامين: المغير لقواعد اللعبة في الدقة الروبوتية – مكافآت عملية تحاكي الحدس البشري! تقدم هذه الورقة الرائدة إطار الروبوت-دوبامين، وهو إطار يحول التعلم الآلي من مكافآت مبنية على النتائج البدائية إلى مكافآت متقدمة تركز على العمليات. من خلال التدريب على مجموعة بيانات ضخمة متعددة الرؤيات مدتها 3,400+ ساعة، يحقق نموذج المكافأة العامة (GRM) لديهم دقة بنسبة 92.8٪ في تقييم تقدم التلاعب، ويدمج وجهات النظر للتعامل مع الإخفاء والتفاصيل الدقيقة كما لم يحدث من قبل. في الاختبارات الواقعية عبر مهام مثل طي المناشف أو تكديس المكعبات، ترتفع سياسة Dopamine-RL معدلات النجاح بشكل كبير إلى 95٪ مع 150 عملية إطلاق فقط – أي حوالي ساعة من وقت الروبوت! رؤى مثيرة للاهتمام: • يتجنب "الفخ الدلالي" في تشكيل المكافآت التقليدي، مما يضمن تحسين السياسات دون الوقوع في حلقات غير مثالية – وهو انتصار نظري الذكاء الاصطناعي الموثوق. • يعمم بشكل كبير: من المحاكاة إلى الأشياء الحقيقية غير المرئية، والتصاميم، مع انخفاض 8-20٪ فقط في سيناريوهات OOD مقابل 50-60٪ للمنافسين. • ما هي التداعيات؟ الجراحون والمصانع والمساعدون المنزليون يمكنهم قريبا التعامل مع العمليات الدقيقة بمهارة بشرية، وأخطاء قطع، ووقت تدريب. سأختبر هذا اليوم! الورقة الكاملة: –