研究进展arXiv AI / CL
RoboTTT：将机器人策略的上下文窗口扩展至8000步
摘要
NVIDIA 提出 RoboTTT，一种将机器人策略的视觉运动上下文扩展到 8000 时间步的方法，比现有最优策略高出三个数量级，且不增加推理延迟。该方法通过测试时训练实现单次人类视频模仿、在线策略改进和长时任务完成，性能提升 87%。
背景解释
现有机器人基础模型通常只处理单步或短历史上下文，限制了复杂任务能力。RoboTTT 通过将测试时训练集成到视觉-语言-动作策略中，利用梯度下降更新快速权重，将历史压缩到权重空间，实现长上下文条件化。这为机器人基础模型提供了新的扩展维度，有望推动机器人学习在工业和服务场景中的应用。
原文译文
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