Robotica se lovește mereu de același zid. O singură sarcină în viața reală funcționează, dar... Nu se scalează la sute de sarcini sau noi întruchipări. Această nouă lucrare pare un pas real spre remedierea acestei situații. Echipa introduce MMBench, un benchmark cu 200 de sarcini în multe domenii și roboți, și Newt, un model de lume dependent de limbaj, antrenat online pe toate cele 200 de sarcini simultan. Ideea simplă din spatele lui Newt: Modelul învață din demonstrații pentru a obține prior-urile corecte Se antrenează pe multe sarcini prin interacțiune online Folosește limbajul pentru a ancora scopul Se adaptează rapid când apare o nouă sarcină Ce mi-a atras atenția: ✅ Un model antrenat simultan pe 200 de sarcini ✅ Control condiționat de limbaj pentru ambele stări și RGB ✅ Eficiență mai bună a datelor decât baze de bază solide ✅ Control puternic în buclă deschisă ✅ Adaptare rapidă la noi sarcini și întruchipări ✅ Lansarea completă a 200 de puncte de control, 4000 de demo-uri, cod și benchmark Aceasta este o mișcare bună spre controlul general, în loc de un model pe sarcină. Dacă vrei lucrarea completă: Pagina proiectului: —-...