谷歌旗下的"深度思维"公司的研究人员最近将人工智能与一款名为"机器猫"的机器人结合起来，预计这将在自我训练机器人领域带来重大突破。这款名为"机器猫"的机器人利用了与大型语言模型相同的技术，它不仅可以快速学习新任务，还可以通过构建自己的性能数据来提高表现。相关研究论文已发布在预印本服务器arXiv上。

目前，机器人通常执行特定的、预先编程的任务。而引入大型语言模型后，机器人的技能集开始扩大。研究人员表示，"机器猫"具有良性的训练循环。它学习了越多的新任务，就能越好地学习更多新任务的能力。

"机器猫"能够迅速掌握新任务，例如将各种形状的拼图块放入适当的孔中或将水果放入碗中。随后，它能够基于数百万条轨迹的数据集继续前进并执行更复杂的任务，这些数据集来自先前的任务和新生成的数据，类似于人类在特定领域进行深度学习时形成更多样化技能的方式。

随着"机器猫"技术的改进，它所学到的新行为将被转移到其他机器人上，而其他机器人又能以这些技能为基础。在演示中，通过人类控制的机械臂，该机器猫进行了100到1000次的演示，微调了性能，然后对衍生模型进行了特定任务的训练，并将数据输入到通用指令池中。

"机器猫"最初在接触到以前未学过的任务时，成功率为36%，但随着时间的推移，通过自我训练，其成功率提高了一倍。目前，它只需要100次演示就能完成一项新任务。

研究人员表示，这一研发成果减少了对人类监督训练的需求，是实现通用机器人的重要一步。

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