机器人模仿学习加量收益递减
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机器人模仿学习加量收益递减
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AI 综述
CoRL报告人Kay称，增加机器人模仿学习数据后，性能提升趋于停滞：叠衣服吞吐量从2024年5月的1倍升至8月的1.5倍，10月回落至1.1倍；收餐盘任务的增长也从4倍回落至1.3倍。Kay表示，演示数据带来的边际收益已经停止增长，因此转向目标微调和强化学习，以继续提高性能上限。
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最新进展11月12日 22:46
CoRL 报告：机器人模仿学习数据加量收益递减，须转向强化学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月12日
- AGI HuntCoRL 报告：机器人模仿学习数据加量收益递减，须转向强化学习
CoRL 一场报告指出，机器人模仿学习的数据量增加后性能趋于平台期，叠衣服吞吐量从 May 2024 的 1x 升至 Aug 的 1.5x，Oct 回落至 1.1x。收餐盘任务的增长也从 4x 回落至 1.3x，报告人 Kay 因此转向 target finetuning/RL，以继续提升性能上限。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。