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Basado en el modelo Visual-Lenguaje-Acción (VLA), existe investigación activa sobre el aprendizaje de políticas de manipulación robótica que siguen instrucciones verbales y se generalizan a nuevas situaciones. En este artículo, presentamos villa-X, un novedoso marco que integra acciones latentes (representaciones abstractas de cambios visuales entre dos fotogramas) en el preentrenamiento de VLA. villa-X mejora la integración del aprendizaje de acción latente y el preentrenamiento de VLA, logrando un rendimiento superior en entornos de simulación como SIMPLER y LIBERO, así como en dos entornos robóticos del mundo real, incluyendo pinzas y manipulación manual experta. Esto demuestra la importancia del paradigma ViLLA y sugiere que villa-X servirá como base para futuras investigaciones.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Obtenemos mejoras de rendimiento para el entrenamiento previo de VLA al mejorar el modelado de acción latente.
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Ha demostrado un excelente rendimiento en el aprendizaje de políticas de manipulación de robots tanto en entornos de simulación como reales.
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Presentamos la utilidad del paradigma ViLLA y su potencial para futuras investigaciones.
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Limitations:
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Los Limitations específicos no se mencionan explícitamente en el artículo. Los Limitations potenciales incluyen la degradación de la generalización, la dependencia del conjunto de datos y los costos computacionales que pueden ocurrir en aplicaciones del mundo real.
