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原標題：實現機器人領域的ChatGPT時刻，需要大模型+強化學習丨明星教授Sergey特邀報告
關鍵字：數據,離線,模型,機器人,報告
文章來源：大數據文摘
內容字數：0字

內容摘要：

大數據文摘受權轉載自智源社區
想象一下，如果想構建一個AI系統來控制機器人探索另一個星球。這樣的機器人需要做些什么呢？
它需要儲備一些知識，能夠理解環境中物體之間的物理關系，還需要能處理突發。如果它要去另一個星球，我們不可能預測那里將發生的一切，所以它需要能適應新的事物。人類在這方面做得很好，但這種靈活性和適應性對當前的AI系統來說是一個巨大的挑戰。
那么，最近AI的重大進展是否有助于我們構建這種靈活的自治系統呢？
在智源特邀報告中，來自加州大學伯克利分校的明星教授 Sergey Levine針對上述話題帶來了名為「Reinforcement Learning with Large Datasets: a Path to Resourceful Autonomous Agents」的精彩報告。從「離線強化學習基礎」，「機器人大模型和強化學習」、「基于強化學習的生成模型」、「離線強化學習與語言模型」四個方面講解了如何將基于數據的學習和優化結合起來，實現更強大、更符合人類要求的智能體。
在過去的十年里，語言模型和擴散模型這樣數據驅動的生成式AI是人工智能的兩大進步。在這之前，還有像 A

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