何恺明新作出炉！中稿NeurIPS 2024！HPT：异构预训练Transformer

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前言   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。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源：新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 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 ………………………………