据TechXplore网7月27日消息，美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的研究人员开发出一种在现实世界中快速教授机器人新行为的DayDreamer算法，可用于训练机器人更有效地完成现实世界任务。该算法基于现实世界的学习模型，使机器人能够预测其运动和动作的结果，从而减少了在现实世界中进行大量试错训练的需要。目前研究人员仅使用DayDreamer算法来训练机器人完成特定任务，这些任务在实验开始时就已明确定义，未来有望训练机器人在不处理明确定义任务的情况下探索其所在环境。相关研究成果发表在arXiv预印本平台上。

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