Humanoid control, generative modeling of policy weights上級
拡散モデルでヒューマノイド制御ネットの「重み」を生成、実機のUnitree G1が歩行、ダンス、回し蹴り
カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、学習済みのヒューマノイド制御器数千個で拡散モデルを学習させて新しい制御ネットワークを生成し、微調整なしで実機のUnitree G1に歩行、ダンス、回し蹴りをさせた。このプレプリントは、強化学習でも模倣学習でもネットワークの第1層にロボットの身体構造が刻まれることも示した。