研究人员发布通用机器人基础模型 π0.7，实现组合泛化能力

ME News 消息，4 月 17 日（UTC+8），研究人员近日发布了一款名为 π0.7 的新型通用机器人基础模型，据称其在泛化能力上取得显著突破。该模型能够执行广泛的灵巧操作任务，其表现与经过专门微调的专家模型相当，并能理解新的语言指令，完成训练数据中未见过的任务，例如使用新厨房电器或让未经训练的机器人叠衣服。π0.7 能够开箱即用地执行所有技能，并组合它们以解决新任务，在不同机器人平台、场景和任务间有效泛化。文中观点认为，实现泛化的关键在于使用了来自不同机器人、人类及自主策略的广泛多样数据，并通过在提示中添加多样化的上下文信息（如任务文本描述、视觉子目标图像、期望片段长度、控制模式标签等）来消除行为歧义，从而整合更广泛的数据源。（来源：InFoQ）