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%

文章预览

转自 | 新智元 编辑 | 桃子 乔杨 【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 研究人员将不同本体视觉输入对齐到统一的token序列，再处理这些token以控制不同任务的机器人。 最后发现，HPT ………………………………