机器人策略学习的Game Changer？伯克利提出Body Transformer

加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种新的Transformer变体——Body Transformer(BoT)，它专门为机器人策略学习设计。BoT考虑了机器人机体上的传感器和执行器的空间位置，通过图结构模型和高度稀疏的掩码注意力层来实现。在模仿学习和强化学习的实验中，BoT展现出了超越传统架构的性能和泛化能力，并在真实世界机器人任务中得到验证。此外，BoT在计算成本方面也有显著优势。
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