Yunze Liu liderliğindeki araştırmacılar, robotlar için görsel-dil-eylem gömme modeli Robota-Embed’i yayımladı. Model; mevcut durumu, görsel girdiyi ve eylemleri birlikte kodluyor, ardından bağlam olarak kullanılmak üzere bunlarla eşleşen geçmiş devamları getiriyor. Testlerde başarı oranını DROID‑Sim kıyaslama testinde %47’den %56’ya, LIBERO’nun zor alt kümesinde ise %86’dan %93’e çıkardı. Model ayrıca, dondurulmuş GPT‑6 Astra politikasının beş ManiSkill görevindeki başarısını tek başına %24’ten %68’e yükseltti.
Neden önemli
Robot geliştiricileri, politikaları yeniden eğitmeden görev performansını artırmak için Robota-Embed’i kullanabilir; böylece hesaplama kaynaklarından ve veri toplama çalışmalarından tasarruf edebilir.
