深度学习的快速发展离不开规模化的数据集、模型和计算量。在自然语言处理和计算机视觉领域，研究人员已经发现了模型性能与数据规模之间存在幂律关系。然而，机器人领域，特别是机器人操控领域，尚未建立起类似的规模化规律。清华大学的研究团队最近发表了一篇论文，探讨了机器人模仿学习中的数据规模化规律，并提出了一种高效的数据收集策略，仅用一个下午的时间就收集了足够的数据，使得策略能够在新环境和新物体上实现约90% 的成功率。研究人员将泛化能力分为环境泛化
麻省理工学院（MIT）本周展示了一种全新的机器人训练模型，该模型放弃了以往专注于特定数据集的训练方法，转而采用类似大型语言模型(LLMs)训练时使用的海量信息。研究人员指出，模仿学习——即代理通过模仿执行任务的个体来学习——在遇到小的挑战时可能会失败。这些挑战可能包括不同的光照条件、不同的环境设置或新的障碍物。在这些情况下，机器人没有足够的数据来适应这些变化。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney团队借鉴了像GPT-4这样的模型，采用了一种粗
麻省理工学院本周展示了一种训练机器人的新模型，旨在解决模仿学习在引入小挑战时可能会失败的问题。研究人员指出，模仿学习在照明、不同环境或新障碍等情况下可能会失败，因为机器人根本没有足够的数据来适应。该团队寻求像 GPT-4这样的模型来寻找一种强力数据方法来解决问题。他们引入了一种名为异构预训练变压器（HPT）的新架构，该架构将来自不同传感器和不同环境的信息汇集在一起。然后使用变压器将数据汇总到训练模型中。变压器越大，输出越好。用户可以输入机器人
在驱动的人工智能时代，大型语言模型（LLM）如 GPT-3和 BERT 对高质量数据的需求日益增加。然而，从网络上手动整理这些数据不仅费时费力，而且常常难以扩展。这给开发者们带来了不小的挑战，尤其是在需要大量数据的时候。传统的网络爬虫和数据抓取工具在提取结构化数据方面的能力有限，虽然它们可以收集网页数据，但往往无法将数据格式化为适合 LLM 处理的样式。为了应对这一难题，Crawl4AI 作为一个开源工具应运而生。它不仅能够从网站上收集数据，还能将其处理和清洗成适合 LL
