#今日论文推荐# 强化学习大牛Sergey Levine新作：三个大模型教会机器人认路

内置大模型的机器人，在不看地图的情况下，学会了按照语言指令到达目的地，这项成果来自强化学习大牛 Sergey Levine 的新作。
给定一个目的地，在没有导航轨迹的情况下顺利到达，有多难？

对于方向感不好的人类来说，这个任务也是很有挑战性。但在最近的一项研究中，几位学者只用三个预训练模型就把机器人「教会了」。
我们都知道，机器人学习的核心挑战之一是使机器人能够按照人类的高级指令执行各种各样的任务。这就要求机器人能够理解人类的指令，并配备大量不同的动作，以便在现实世界中执行这些指令。
对于导航中的指令遵循任务来说，此前的工作主要集中在从带有文本指令注释的轨迹中学习。这样可能可以实现对文本指令的理解，但数据注释的成本问题阻碍了这种技术的广泛使用。另一方面，最近的工作表明，自监督训练的目标条件策略可以学习到稳健的导航。这些方法基于大型的、无标记的数据集，通过事后重新标记来训练基于视觉的控制器。这些方法具有可扩展性、通用性和稳健性，但通常需要使用基于位置或图像的笨重的目标规范机制。
在一篇最新的论文中，UC 伯克利、谷歌等机构的研究者旨在结合这两种方法的优势，使机器人导航的自监督系统能够适用于没有任何用户注释的导航数据，利用预训练模型的能力来执行自然语言指令。研究者使用这些模型来构建一个「界面」，用来向机器人传达任务。这个系统借助于预训练的语言和视觉 - 语言模型的概括能力，使机器人系统能够接受复杂的高级指令。

论文题目：LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models of Language, Vision, and Action
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62df559f7cb68b460ff4381chttps://www.aminer.cn/research_report/62df559f7cb68b460ff4381c
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