大型神经网络能否解决机器人难题？CoRL 2023研讨会深度解读
2025-07-05
2023年机器人学习大会（CoRL）上，一个核心问题引发热议：能否通过在大型数据集上训练大型神经网络来解决机器人问题？一部分研究者认为，鉴于大型模型在计算机视觉和自然语言处理领域的成功，这种方法值得尝试，并举例说明了谷歌DeepMind的RT-X和RT-2等模型的初步成果。他们认为，数据和计算能力的进步为这一方向提供了动力。然而，反对者则指出，目前缺乏足够的机器人数据，且不同机器人和环境的差异性巨大，使得大规模数据集的收集成本极高。此外，即使模型能达到较高的准确率，要达到实际应用所需的99.X%的可靠性仍面临巨大挑战。一些人建议结合经典控制方法和学习方法，另一些人则认为需要探索全新的方法。总之，CoRL 2023的讨论揭示了机器人领域面临的机遇与挑战，并为未来的研究方向提供了宝贵的借鉴。
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