CoRL 2026 将办「预训练到适配」工作坊:最强机器人策略未必最好适配
canondetortugas · x · 2026-09-09
CoRL 2026 将于 2026 年 11 月 12 日在 Austin 举办「Pretrain to Adapt」工作坊，探讨什么样的预训练策略更容易被适配。
- 当前机器人操作系统的主流范式是两阶段：先在大规模多样化数据上预训练通用策略，再通过监督/RL 微调、上下文学习或测试时干预适配到具体部署场景
- 核心问题：预训练优化的是泛能力，并不直接优化「可适配性」——最强的预训练模型未必是最容易适配的起点，且目前没有可靠方法在适配前预判这一点
- 现有适配方法通常假设预训练策略固定，很少考虑预训练选择本身如何限制或赋能下游表现
- 工作坊将通过 OpenReview 征稿，并设有 Slack 社区供讨论
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