arXiv cs.RO· Haojian Huang, Zexi Li, Junhao Guo, Yehang Zhang, Wenxuan Peng, Bohan Zhou, Weilin Ruan, Leyi Wu, Chenxu Wang, Jianchong Su, Binghui Xie, Wosong Chen, Yingjie Xu, Tianhao Zhou, Suzeyu Chen, Pukun Zhao, Jiaqi He, Xinyi Li, Runze Li, Peiran Dong, Shaoxiang Dang, Jing Huang, Yingbing Chen, Yifan Chang, Tianyi Zhang, Shiyuan Deng, Haozhi Wang, Yangkai Wei, Wenqian Li, Han Yang, Kaiwen Zhou, Huaping Liu, James Cheng, Rui Shao, Donglin Wang, Yaochu Jin, Jianye Hao, Ying-Cong Chen, Yinchuan Li·· 1 天前精选AI 评分62
机器人上下文学习综述：方法与应用
In-Context Learning for Robots: Methods and Applications
AI 导读
一篇题为《In-Context Learning for Robots: Methods and Applications》的综述将机器人上下文学习文献按上下文证据到执行的接口分为四类：上下文条件策略、几何示范迁移、基于世界模型的控制，以及基于技能与智能体的执行。
推荐理由
这篇综述把机器人上下文学习拆成四类接口，并梳理了迁移假设与评测方式的差异，适合用来建立该方向的方法地图。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org