Представляя RoboACE, исследователи предложили способ совершенствовать роботов-агентов, меняя как задания для тренировок, так и алгоритмы их выполнения. Система рассчитана на работу с неизменяемыми базовыми моделями: она поочерёдно обновляет программу тренировок и контур исполнения.
В ходе испытаний неизменяемая конфигурация системы показала результат 74,0% на LIBERO-PRO. Это на 15 процентных пунктов выше, чем у исходной конфигурации, и на 13,5 пункта выше, чем при непосредственном выполнении команд контроллером «зрение — язык — действие».
Почему это важно
Для исследователей робототехники, которые ищут способы улучшать навыки роботов, не меняя базовую модель, RoboACE демонстрирует преимущества корректировки выбора тренировочных заданий и алгоритмов выполнения. Пока неизвестно, проявятся ли эти преимущества за пределами протестированных задач семейства LIBERO.
