10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制优化。
来自主题: AI技术研报
9174 点击 2025-06-11 14:29
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第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制优化。
「仿生人会梦见电子羊吗？」这是科幻界一个闻名遐迩的问题。现在英伟达给出答案：Yes！而且还可以从中学习新技能。如下面各种丝滑操作，都没有真实世界数据作为训练支撑。仅凭文本指令，机器人就完成相应任务。
不用动作捕捉，只用一段视频就能教会机器人学会人类动作，效果be like：
本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略（ET-SEED），通过将等变表示学习和扩散策略结合，使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能，并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
近日，来自哥大的研究人员开发出了一种新AI系统，让机器人通过普通摄像头和深度神经网络实现自我建模、运动规划和自我修复，突破了传统机器人依赖工程师调整的局限，使机器人能像人类一样自主学习和适应环境变化，为具身智能发展带来新范式。
百万真机数据集开源项目AgiBot World，也是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。 该项目由稚晖君具身智能创业项目智元机器人，携手上海AI Lab、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思联合发布。
图形学的并行计算和边际计算，在模拟物理世界和机器人训练中起到了关键作用。
最近，Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示，合成类人机器人的灵巧手运动轨迹，解决了训练数据集的获取难题，而且还提升了实验中机器人的表现。
人类只需要演示五次，就能让机器人学会一项复杂技能。英伟达实验室，提出了机器人训练数据缺乏问题的新解决方案——DexMimicGen。
把平均成功率从 50% 拉到了 100%。