मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ने इस सप्ताह एक नए मॉडल को प्रदर्शित किया जो रोबोटों को प्रशिक्षित करने के लिए है, जिसका उद्देश्य अनुकृति अध्ययन की समस्याओं से निपटना है जो छोटे चुनौतियों को पेश करने पर असफल हो सकता है। शोधकर्ताओं ने बताया कि अनुकृति अध्ययन प्रकाश, विभिन्न वातावरण या नई बाधाओं जैसी परिस्थितियों में विफल हो सकता है, क्योंकि रोबोटों के पास अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता। टीम ने GPT-4 जैसे मॉडलों की सहायता से समस्या को हल करने के लिए एक शक्तिशाली डेटा विधि की तलाश की। उन्होंने एक नए ढांचे का परिचय दिया जिसे हेटेरोजीनियस प्री-ट्रेनिंग ट्रांसफार्मर (HPT) कहा जाता है, जो विभिन्न संवेदनाओं और विभिन्न वातावरणों से जानकारी को एकत्र करता है।