BC-Z：通过机器人模仿学习实现零样本任务泛化 - 规模的真正含义

在快速发展的机器人技术和 AI 领域，寻求能够推广到未经训练的任务而无需大量重新训练的机器一直是圣杯。输入 BC-Z 零样本任务泛化 – 一种突破性的方法，它利用 机器人模仿学习 来取得显著成果。此方法在 CoRL 2021 会议记录中的 BC-Z 论文 中详细介绍，它演示了如何通过行为克隆来扩大演示数据，使机器人能够零样本地应对新的挑战，而无需任何特定于任务的微调。 OpenReview：BC-Z 同行评审和讨论 · RSS 2021：模仿学习基准 · ICLR 2022：关于零样本泛化的讨论 · 决策转换器：通过序列建模进行强化学习 · Robotics FYI：模仿学习基准

在 AY-Robots，我们的远程机器人远程操作平台将您的机器人连接到全球操作员网络，以进行 24/7 数据收集，这与 BC-Z 等框架的需求完美契合。通过提供高质量、多样化的远程操作演示，我们帮助机器人公司高效地扩展其 AI 训练数据。 机器人转换器 (RT-1) 与 BC-Z 的比较 · BC-Z 项目页面，包含代码和数据集 · GitHub 存储库：BC-Z 实现 · Boston Dynamics：用于模仿的远程操作数据

了解 BC-Z：零样本任务泛化的核心

BC-Z 或零样本行为克隆是一种创新的框架，它挑战了传统的强化学习 (RL) 范例。正如 BAIR 博客关于扩展机器人模仿学习的文章 中强调的那样，它表明，当适当扩展时，简单的模仿学习可以在零样本设置中优于像 SAC 或 PPO 这样的复杂 RL 方法。 RT-2：用于机器人技术的视觉-语言-动作模型 · 离线强化学习：教程回顾和观点 · NeurIPS 2021：机器人学习研讨会 · OpenAI：应用于机器人技术的缩放定律

BC-Z 的关键见解是，机器人技术中的“规模”不仅仅是数量，而是数据的多样性和质量。通过对来自人类远程操作的大规模数据集进行训练，BC-Z 使机器人能够推广到未经训练的任务。这在像 Franka Kitchen 环境这样的基准中尤其明显，在该环境中，性能随数据大小呈对数比例缩放，从 100 个演示到 1000 个演示。 DeepMind：AI 中的缩放定律及其与机器人技术的相关性 · CMU ML 博客：规模对机器人学习的意义 · IEEE Spectrum：扩展机器人技术的 AI · CoRL 2021 会议记录

• BC-Z 使用基于转换器的架构进行策略学习。
• 它集成了视觉-语言-动作 (VLA) 模型，用于自然语言任务规范。
• 该方法强调数据多样性而不是纯粹的数量，以实现强大的泛化。

深入了解 BC-Z 框架

BC-Z 框架代表了 机器人模仿学习 的重大进步，专注于 零样本任务泛化。BC-Z 旨在解决扩展机器人 AI 的挑战，它利用行为克隆技术使机器人能够在没有事先特定训练的情况下执行任务。正如原始研究中详细介绍的那样，BC-Z 演示了大规模数据如何导致涌现的泛化能力。 BC-Z：通过机器人模仿学习实现零样本任务泛化 强调了通过远程操作收集的各种数据集的重要性。

BC-Z 框架 的核心是将模仿学习与视觉-语言-动作 (VLA) 模型相结合，使机器人能够根据自然语言指令解释和执行新任务。这种方法通过优先考虑数据规模而不是架构复杂性来与传统方法形成对比。伯克利 AI 研究的研究人员在他们的 BAIR 博客：扩展机器人模仿学习 中强调，扩大演示数据是实现跨未见场景的强大性能的关键。

• BC-Z 利用离线强化学习原则来训练大量数据集。
• 它结合了远程操作最佳实践，以实现高效的数据收集。
• 该框架通过将动作扎根于视觉和语言上下文中来支持机器人技术中的零样本学习。
• 通过模块化机器人学习架构增强了 AI 机器人技术中的可扩展性。

缩放定律及其对机器人模仿学习的影响

机器人技术中的缩放定律，受到神经语言模型中类似原则的启发，表明增加机器人 AI 训练数据的数量会呈指数级地提高任务泛化。 DeepMind：AI 中的缩放定律及其与机器人技术的相关性 文章解释了这些定律如何应用于机器人技术中的 VLA 模型，并预测了数据量带来的性能提升。

在 BC-Z 的上下文中，缩放意味着收集数百万个远程操作剧集来训练可以零样本泛化的模型。这对于实际部署至关重要，在这种部署中，机器人必须适应动态环境。 OpenAI：应用于机器人技术的缩放定律 讨论了语言模型中的类似缩放，BC-Z 将其应用于机器人任务。

了解机器人模仿学习中的缩放定律

缩放定律彻底改变了 AI 的各个领域，它们在 机器人模仿学习 中的应用也不例外。 BC-Z 框架 演示了增加 机器人 AI 训练数据 的规模如何显着改善 零样本任务泛化。正如原始 研究arXiv 上的 BC-Z 论文 中详细介绍的那样，研究人员发现，通过扩大演示数据，机器人可以推广到未经训练的任务，而无需额外的训练。

这个概念与神经语言模型中的缩放定律相似，正如 DeepMind 在他们的博客文章中 所探讨的那样。在机器人技术中，规模不仅指数据量，还指多样性，使模型能够有效地处理新场景。例如，机器人技术中的 VLA 模型（如 BC-Z 中的模型）利用大量数据集来预测来自视觉和语言输入的动作，从而增强 任务泛化基准。

• 数据量：较大的数据集与零样本场景中更好的性能相关。
• 多样性：包括各种任务可以提高泛化能力。
• 效率：优化的数据收集可以减少训练时间。

了解机器人模仿学习中的缩放定律

缩放定律彻底改变了 AI 的各个领域，它们在 机器人模仿学习 中的应用也不例外。 BC-Z 框架 演示了增加 机器人 AI 训练数据 的规模如何显着改善 零样本任务泛化。根据 OpenAI 的缩放定律论文 的研究，更大的数据集和模型往往会产生更好的性能，BC-Z 将这一原则应用于机器人技术。

在 行为克隆 的上下文中，缩放涉及通过 机器人远程操作 等方法收集大量演示数据。这种方法允许机器人在没有明确编程的情况下学习复杂任务，从而实现 机器人技术中的零样本学习。正如 BAIR 博客文章 中强调的那样，BC-Z 通过利用大规模模仿数据来实现对未经训练任务的泛化。

• 增强的泛化：更大的数据集有助于模型推断到新场景。
• 数据效率：优化的收集方法减少了对过度人为干预的需求。
• 成本效益：通过最大限度地减少重新训练需求来提高机器人部署中的 ROI。
• 可扩展性：支持在制造和医疗保健等各种环境中部署。

机器人技术中的缩放定律 的一个关键见解是，性能会随着数据规模的增加而可预测地提高。 DeepMind 文章 将语言模型和机器人系统进行了比较，表明类似的幂律适用于 机器人技术中的 VLA 模型。

将 BC-Z 与其他机器人学习架构进行比较

在评估 机器人学习架构 时，BC-Z 因其对 零样本学习 的关注而脱颖而出。与需要大量试错的传统强化学习方法不同，BC-Z 使用 模仿学习策略 直接克隆专家行为。

与 RT-2 等模型的比较（如 RT-2 论文 中讨论的那样）表明，BC-Z 在微调有限的场景中表现出色。这使其非常适合 AI 机器人技术中的可扩展性，在这种情况下，快速适应至关重要。

数据收集效率和远程操作最佳实践

高效的 机器人数据收集效率 对于扩展模仿学习至关重要。BC-Z 依赖于 远程操作最佳实践 来收集高质量数据，如 BC-Z 项目页面 中所述。操作员使用直观的界面来演示任务，从而确保多样化且强大的数据集。

1. 选择多功能硬件：使用像 Franka 或 Atlas 这样的机器人来覆盖广泛的任务。
2. 培训操作员：提供一致演示的指南。
3. 使场景多样化：包括照明、对象和环境的变化。
4. 验证数据：在训练之前使用工具进行质量检查。

此过程不仅增强了 用于泛化的 AI 训练数据，而且还为 机器人操作员的潜在收入 开辟了途径。像 Boston Dynamics 这样的平台说明了远程操作如何成为 AI 机器人技术中可行的职业道路。

此外，集成 远程操作中的 VLA 模型 可以实现更自然的人机交互。来自 在机器人技术中扎根语言的负担能力论文 的研究通过展示语言扎根如何提高任务理解和泛化来支持这一点。

BC-Z 的基准和部署策略

评估 任务泛化基准 对于验证 BC-Z 的有效性至关重要。来自 OpenAI Gym 的 Franka Kitchen 等环境为零样本性能提供了标准化测试。

对于 机器人系统的部署策略，BC-Z 强调模块化和可扩展性。来自 Robotics Business Review 文章 的见解强调了高效的数据工作流程如何更快地实现机器人部署中的 ROI。

• 模块化架构：允许轻松更新模型，而无需完全重新训练。
• 云集成：利用可扩展的计算来处理大型数据集。
• 持续学习：结合反馈循环以实现持续改进。
• 安全协议：确保在实际环境中的可靠性能。

随着机器人技术的发展，BC-Z 框架 为更自主的系统铺平了道路。 ICLR 2022 海报 中的讨论强调了其在推进跨行业的 模仿学习工作流程 中的潜力。

零样本机器人技术的未来方向

展望未来，将 BC-Z 与新兴技术（如高级 机器人技术中的 VLA 模型）相结合，可以释放更大的能力。 Google DeepMind 博客 比较了 RT-2 和 BC-Z，提出了混合方法以实现卓越的泛化。

最终，AI 训练数据规模 中的规模决定了机器人智能的极限。根据 原始 BC-Z 论文，对该领域的持续研究有望对 AI 驱动的自动化产生变革性影响。