Robo-Dopamine: Pengubah Permainan dalam Presisi Robotik – Hadiah Proses yang Meniru Intuisi Manusia! Makalah inovatif ini memperkenalkan Robo-Dopamine, sebuah kerangka kerja yang menggeser pembelajaran robotik dari imbalan berbasis hasil kasar ke yang berorientasi pada proses yang canggih. Dengan berlatih pada kumpulan data multi-tampilan 3.400+ jam yang sangat besar, General Reward Model (GRM) mereka mencapai akurasi 92,8% dalam menilai kemajuan manipulasi, memadukan perspektif untuk menangani oklusi dan detail halus yang belum pernah ada sebelumnya. Dalam pengujian dunia nyata di seluruh tugas seperti melipat handuk atau menumpuk kubus, kebijakan Dopamine-RL mereka meroket tingkat keberhasilan menjadi 95% hanya dengan 150 peluncuran – itu sekitar satu jam waktu robot! Wawasan menarik: • Ini menghindari "jebakan semantik" dalam pembentukan hadiah tradisional, memastikan kebijakan dioptimalkan tanpa terjebak dalam loop suboptimal – kemenangan teoretis untuk AI yang andal. • Menggeneralisasi secara liar: Dari sim ke objek nyata yang tidak terlihat, dan tata letak, turun hanya 8-20% dalam skenario OOD vs. 50-60% pesaing. •Implikasi? Ahli bedah, pabrik, dan asisten rumah dapat segera menangani operasi halus dengan keahlian seperti manusia, memangkas kesalahan dan waktu pelatihan. Saya akan menguji ini hari ini! Makalah lengkap: –