أصدر باحثون بقيادة يونزه ليو نموذج Robota-Embed، وهو نموذج لتضمين الرؤية واللغة والأفعال مخصص للروبوتات. يرمّز النموذج الحالة الراهنة والمدخلات البصرية والأفعال معًا، ثم يسترجع امتدادات سابقة مطابقة لاستخدامها سياقًا. وفي الاختبارات، رفع معدلات النجاح من 47% إلى 56% في معيار DROID‑Sim، ومن 86% إلى 93% في المجموعة الفرعية الصعبة من LIBERO. كما ساعد النموذج سياسة GPT‑6 Astra مجمّدة على النجاح في خمس مهام من ManiSkill، محققًا 68% مقابل 24% للسياسة وحدها.
لماذا يهم
يمكن لمطوري الروبوتات استخدام Robota-Embed لتحسين أداء المهام من دون إعادة تدريب السياسات، ما يوفر الحوسبة والجهد اللازمين لجمع البيانات.
