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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编辑 | 新智元 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 【新智元导读】 通用机器人模型，如何解决异构性难题？来自MIT、Meta FAIR团队全新提出异构预训练Transformer（HPT），不用从头训练，即可破解。 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 ………………………………