Исторически алгоритмы управления роботами представляли собой заранее заданные программы, которые идеально подходят, например, для работы на заводском конвейере, но могут дать сбой, если вдруг происходит какая-либо неожиданная ситуация.N + 1
С развитием машинного обучения, в особенности нейросетей, появилась возможность обучать роботов методом проб и ошибок в симуляции и на заранее записанных демонстрациях.N + 1
Робот должен был выполнять манипуляции с различными предметами на столе — например, складывать объекты в чашу, открывать и закрывать застежки–молнии или извлекать денежные купюры из кошелька.N + 1
В режиме физического промптинга после одной демонстрации, помещенной в контекстное окно без дополнительного обучения модели, робот успешно справлялся с заданием в среднем в 59 процентах случаев со стандартным отклонением в 10 процентов.N + 1