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具身ICL来了创业玩家！上下文成Scaling新赛道
雷达摘要
具身ICL来了创业玩家！上下文成Scaling新赛道 2020年，GPT-3靠“看几个示例就会新任务”震动了NLP界；六年后的今天，同样的故事正在具身智能领域上演。 没错，就是In-Context Learning。 8月中旬，Skild AI发布机器人基础模型S1。只需要给机器人看一遍任务演示视频，它可以在不微调、不做额外post-training的情况下，尝试完成此前没有训练过的新任务。任务时长可达10分钟，包含几十个操作步骤。 Skild在（训练数据）见过的任务和未见过的任务上，对比了ICL视频Prompt和传统的语言Prompt VLA。 测试结果表明，当训练数据只有1000小时时，语言Prompt效果更好，而随着数据规模增加，ICL开始反超。对于未见任务，加入视频context后，模型表现相比只用语…
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