Physical Intelligence研究证实人机迁移能力与预训练多样性正相关
（图片来自网络）
机器人初创公司Physical Intelligence近日发表研究，发现机器人领域“人机迁移能力”与“预训练多样性”呈正相关，为机器人智能发展提供重要新视角。
核心发现：当Visual-Language-Action（VLA）模型在足够多样化的场景、任务和机器人形态上完成预训练后，具备从人类视频中学习技能并迁移到机器人执行的能力，此前依赖的显式对齐技术可能不再必要。
- VLA模型若预训练规模或多样性不足，加入人类视频可能无益甚至负迁移；
- 充足预训练后，模型跨越“跨具身形态鸿沟”能力显现，泛化任务性能翻倍；
- 研究强调预训练多样性与规模的重要性，需先构建充足多样数据集才能有效利用人类视频。
图 | 相关论文（来源：Physical Intelligence）
研究从“人机迁移”与“预训练多样性”角度，验证了机器人基础模型类似大语言模型的“规模门槛效应”，即能力随预训练多样性提升而“涌现”。
团队通过联合训练方案（混合人类与机器人数据），发现当预训练多样性逐渐提升时，人类视频带来的增益显著上升，泛化任务性能翻倍。例如任务泛化测试中，未用人类数据的模型分拣鸡蛋准确率约57%，联合训练后达78%，学会了“分拣”语义概念。
机理分析显示，充分多样化预训练使模型形成“具身无关”的中间表示，让人类与机器人动作在语义层面可映射，无需显式对齐。
另外，研究也指出人类数据非万能，部分任务机器人数据更优，因此人类视频是补充数据源，非替代方案。
（声明：该内容经AI精编）
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