加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种框架，可以让机器人在没有人为干预的情况下相互教学。
从历史上看，机器人很难在不同的模型之间转移技能，这意味着它们依靠人类的指令来完成任务。
根据加州大学伯克利分校的说法，一个由两个模块组成的新框架，Ro-Aug，可以在各种机器人之间进行演示，Vi-Aug，可以模拟不同的观点，在机器人学习方面取得了重大进展。
RoVi-Aug使用模型创建视觉演示，使机器人能够从更广泛的经验中学习，包括不同的硬件类型和相机角度。
研究结果发表在一份长达25页的研究报告中。
“现代机器学习系统的成功，特别是生成模型，展示了令人印象深刻的通用性，并激励机器人研究人员探索如何在机器人技术中实现类似的通用性，”研究人员Lawrence Chen和Chenfeng Xu告诉Tech Xplore。
根据Tech Radar的说法，通过包含不同的训练数据，RoVi-Aug可以更容易地转移技能，减少对机器人再培训的需求。
这一发展可能会导致机器人在未来几年淘汰数百万个工作岗位，专家表示，更智能的机器人将彻底改变工业岗位。
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