据机器人大讲堂4月16日消息，丰田研究院（TRI）等机构的研究团队发布一项重磅实验，揭示了大型行为模型（Large Behavior Models，LBMs）的真实能力。LBM的核心思想是不再为每个任务单独训练模型，而是用一个庞大而统一的模型，去学习成百上千种不同任务的解决方式。研究团队构建了“Ramen”的庞大预训练数据集，集合约1700小时的机器人操作演示，涵盖超过500个内部收集的高多样性任务以及大量公开的机器人数据，同时采用“扩散策”生成模型，高效处理和整合不同来源的信息，做出最终决策。实验结果显示，仅使用了15%的专属任务数据进行微调的LBM，其任务完成度就已显著优于使用了全部100%数据从零开始训练的单一任务模型！LBM仅需不到五分之一的数据就能超越传统模型，学习效率提升超过5倍。

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