NYU Steertuning:5 个人类演示、不到 5 分钟让机器人学会新任务
mangahomanga · x · 2026-11-10
NYU 团队(Lerrel Pinto、Irmak Guzey 等)发布 Steertuning,让机器人在新环境快速学习新任务:仅需 5 个人类演示,从采集到部署全程不到 5 分钟。
- 预训练:先在 100 小时带密集标注的自我中心视角人类随机交互数据上,预训练一个 400M 参数的 diffusion policy,使其对背景差异鲁棒,具备空间与物体泛化能力
- 微调 + 引导:给定 5 个新任务演示,仅微调 2 分钟(2000 步更新);部署时在反向采样过程中,用与当前环境观测最接近的演示来引导(steer)策略动作
- 配合专门设计的具身迁移(embodiment transfer)数据处理管线,在 12 个新环境(从实验室到陌生家庭的厨房)的 12 个任务上取得 71% 成功率
数据集、模型权重与代码均已开源。
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