主要观点总结
本文介绍了基于视觉语言模型（VLM）的生成价值学习（GVL）方法，用于预测机器人任务的进度。GVL利用VLM中的世界知识来预测视频序列的值，通过将价值估计作为对混洗视频帧的时间排序问题来应对挑战。它无需任何机器人或特定任务的训练，就可以针对各种机器人平台进行有效预测。文章还介绍了GVL的三个关键组件：自回归价值预测、输入观察混洗和上下文价值学习。为了评估GVL的性能，文章使用了多个数据集，包括OXE数据集和ALOHA系统数据集，并与其他先进的方法进行了比较。结果表明，GVL在广泛的任务和机器人中实现了有效的零样本和少样本预测。
关键观点总结
关键观点1: GVL利用VLM进行价值预测，将价值估计作为对混洗视频帧的时间排序问题。
通过将价值预测作为时间排序问题，GVL能够充分利用VLM的底层语义和时间基础能力，从而进行更有效的价值预测。
关键观点2: GVL无需任何机器人或特定任务的训练，具有广泛的适用性。
GVL可以适应各种机器人平台，针对300多个不同的现实任务进行上下文零样本和少样本预测。
关键观点3: GVL实现了自回归价值预测、输入观察混洗和上下文价值学习三个关键组件。
这三个组件使得GVL能够在进行价值预测时考虑更多的上下文信息，从而提高预测的准确性。
关键观点4: GVL在实际实施中表现出色，与其他先进方法相比具有更好的性能。
在多个数据集上进行评估，GVL实现了有效的零样本和少样本预测，特别是在具有挑战性的双手操作任务上。
文章预览
24年11月来自谷歌DeepMind、UPenn和斯坦福的论文“Vision Language Models are In-Context Value Learners”。 根据视觉轨迹预测时间进度对于能够学习、适应和改进的智能机器人来说非常重要。然而，在不同任务和领域中学习这种进度估计器或时域价值函数，需要大量多样化的数据和可规模化和泛化的方法。为了应对这些挑战，生成价值学习 (GVL)，一种通用价值函数估计器，利用视觉语言模型 (VLM) 中嵌入的世界知识来预测任务进度。由于连续帧之间存在很强的时域相关性，天真地要求 VLM 预测视频序列值，效果不佳。相反，GVL 将价值估计作为对混洗视频帧的时间排序问题；这个看似更具挑战性的任务鼓励 VLM 更充分地利用其底层语义和时间基础能力，根据感知的任务进度区分帧，从而产生明显更好的价值预测。无需任何机器人或特定任务的训练，GVL 便可以针对各
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