伯克利新研究破解机器人学习难题，零样本时代已来临！

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尽管机器人在现实世界环境中的应用日益广泛，但确保这些设备能够高效适应新任务和新环境仍然是机器人研究领域面临的一项重大挑战。 传统上，要让机器人掌握特定技能，研究人员通常需要对每个机器人进行大量的数据收集和专业培训。为了克服这一限制，加州大学伯克利分校的研究人员积极探索一种全新的解决方案： 创建通用计算框架，以实现技能在不同机器人之间的转移。 机器人数据不平衡挑战 在早期的研究过程中，研究人员发现， 现有的机器人学习数据集存在着机器人类型和相机角度分布不平衡的问题，这使得该数据对应的策略（或模型）容易过拟合。 例如，当一个策略（或模型）在特定类型的机器人上训练后，可能无法很好地适应其他不同类型的机器人；或者当相机角度发生变化时，策略的性能会大幅下降。 针对这一问题，研究 ………………………………