何恺明新作出炉！异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式，AI性能暴涨超20%

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 新智元 编辑 | 桃子 乔杨 通用机器人模型，目前最大的障碍便是「异构性」。 也就是说，必须收集全方位——每个机器人、任务和环境的特定数据，而且学习后的策略还不能泛化到这些特定设置之外。 由此，AI大神何恺明带队的MIT、Meta FAIR团队，提出了异构预训练Transformer（HPT）模型。 即预训练一个大型、可共享的神经网络主干，就能学习与任务和机器人形态无关的共享表示。 简单讲，就是在你的策略模型中间放置一个可扩展的Transformer，不用从头开始训练！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.20537 ………………………………