奖励并非免费：通过网络上的语言和视频监督机器人学习

这篇来自斯坦福AI的文章讨论了创建能够将知识推广到新环境和任务的家用机器人的挑战。它强调了当前机器人学习方法的局限性，并提出了利用大型、多样化的数据集（类似于NLP和计算机视觉中使用的数据集）来提高泛化能力。文章强调了由于缺乏足够大型和多样化的数据集，直接将这种方法应用于机器人技术的难度。这项研究旨在通过探索使用网络上的语言和视频数据来监督机器人学习的方法来弥合这一差距，从而可能产生更具适应性和通用性的机器人。

• •当前的机器人学习方法在泛化方面存在困难。
• •大型、多样化的数据集对于提高机器人的适应性至关重要。
• •使用网络来源的语言和视频来监督机器人学习是一种有前景的方法。