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大模型时代的具身智能系列专题(十)

Sergey Levine团队

Sergey Levine目前是UC Berkeley电气工程与计算机科学系的副教授，同时是RAIL(Robotic AI&Learning Lab@BAIR)实验室主任。除了在Berkeley的教职，Levine也是Google Brain的研究员，他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E，RT1和RT2。Sergey Levine于2009年获得斯坦福大学计算机科学的学士和硕士学位，并于2014年获得斯坦福大学计算机科学的博士学位，导师是Vladlen Koltun，他博士后期间在加州大学伯克利分校与Pieter Abbeel教授合作。他的研究重点是用于决策和控制的机器学习，重点关注深度学习和强化学习算法，应用方向主要在机器人和自动驾驶方面。他在发Paper方面非常的高产，Robot Learning的顶会或期刊（CoRL，ICML，RSS，ICRA，RSS等）。

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  • Octo

Octo


在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习：这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略，只需使用少量领域内数据即可进行微调，但具有广泛的泛化能力。然而，为了广泛应用于各种机器人学习场景、环境和任务，这些策略需要处理不同的传感器和动作空间，适应各种常用的机器人平台，并轻松高效地微调到新领域。本方法Octo是一种基于大型 Transformer 的策略，在 Open X-Embodiment 数据集（迄今为止最大的机器人操作数据集）上的 800k 条轨迹上进行训练。它可以通过语言命令或目标图像进行指示，并且可以在标准消费级 GPU 上在几个小时内通过新的感官输入和动作空间有效地微调到机器人设置。在 9 个机器人平台上的实验中，证明了 Octo 是一种多功能策略初始化，可以有效地微调到新的观察和动作空间。

模型架构

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