麻省理工學院的研究人員開發了一種新型機器人訓練模型——異構預訓練變壓器（HPT），旨在克服傳統模仿學習在面對環境變化和新挑戰時容易失效的問題。該模型通過整合來自不同傳感器和環境的數據，利用強大的變壓器架構進行訓練，從而提昇機器人在各種複雜情境下的適應能力。研究團隊希望通過這種方法，實現機器人策略的突破性進展，如同大型語言模型一樣，賦予機器人更強大的學習和適應能力。
麻省理工學院的研究團隊通過整合不同傳感器和環境數據，利用變壓器架構訓練機器人，從而提升其適應性。用戶可自定義機器人設計、配置和任務，模型將根據輸入進行訓練。該研究部分由豐田研究院資助，展現了其在機器人學習領域的持續投入和與波士頓動力公司的合作成果。研究人員相信，隨著模型規模的擴大，將實現機器人策略的重大突破，如同大型語言模型的成功一樣。雖然目前仍處於早期階段，但研究團隊對未來充滿信心，致力於開發通用的機器人大腦，讓機器人更易於使用和部署。
用戶可以輸入機器人設計、配置和他們想要完成的工作，然後使用新模型訓練機器人。研究人員表示，這種方法可以實現機器人策略方面的突破，就像大型語言模型一樣。
這項研究的部分資金來自豐田研究院。去年，豐田研究院在TechCrunch Disrupt 上首次展示了一種一夜之間訓練機器人的方法。最近，該公司達成了一項具有里程碑意義的合作夥伴關係，將把其機器人學習研究與波士頓動力硬件結合起來。
卡內基梅隆大學副教授戴維·赫爾德表示:“我們的夢想是擁有一個通用的機器人大腦，你可以下載它並使用它，而無需任何訓練。雖然我們還處於早期階段，但我們將繼續努力，希望規模化能帶來機器人策略方面的突破，就像大型語言模型一樣。”
這項研究標誌著機器人訓練領域的一項重要進展，為未來構建更智能、更適應性強的機器人奠定了基礎，預示著機器人技術將迎來新的突破。通過持續的努力和創新，相信未來機器人將能夠更好地服務於人類。