HAMSTER

机器人泛化能力大幅提升：HAMSTER层次化方法和VLA尺度轨迹预测，显著提升开放世界任务成功率

近年来，人工智能在视觉和自然语言处理方面取得了惊人的泛化能力，但在机器人操作领域，端到端方法往往需要大量昂贵的本域数据，且难以在不同硬件平台与开放场景下推广。为此，HAMSTER（Hierarchical Action Models with Separated Path Representations）通过层次化架构，在高层利用域外数据微调的大模型（VLM）生成二维路径，中间表示解耦了任务规划与具体执行，让低层控制模块专注于实际动作控制。实验表明，HAMSTER 在多种操作任务中都体现出更高的任务成功率与更好的跨平台泛化性能，并显著降低了对昂贵机器人演示数据的依赖。

3/10/2025 6:27:00 PM

机器之心

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