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从预训练到熟练:以最少人工干预实现长时程操作的真实环境子任务强化学习

研究人员提出 PARTS,通过强化学习专门改进机器人基础策略容易失败的关键子任务。系统无需重新收集完整任务示范,而是在保留预训练策略常规动作的同时,重点训练任务瓶颈。学习得到的选择器和成功验证器会触发残差修正并提供局部奖励,因此即使完整任务成功样本稀少,也能继续学习。在双臂 YAM 任务中,完整任务成功率从32%提升至61%;在单臂 Franka 任务中,则从50%提升至95%。每项任务平均只需数

使用人工智能并非优势,重新思考工作方式才是关键

工厂用电动机取代蒸汽动力时,生产率起初几乎没有提升,直到管理者重新设计整个工厂,技术才真正产生效益。营销人员如今也面临类似的人工智能困境。每天使用人工智能的营销人员比例已从88%升至91%,但表示成果显著改善的人还不到一半。文章认为,仅仅采用人工智能并不能带来竞争优势;企业必须重新设计工作流程、决策方式和组织协作,才能获得可衡量的收益。