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Zero-Shot-Generalisierung
Die Fähigkeit einer Kontrollpolitik, eine Aufgabe oder ein Objekt erfolgreich auszuführen, das während des Trainings nie gesehen wurde, ohne Anpassung oder Feinabstimmung. Zero-Shot-Generalisierung ist das ultimative Ziel des allgemeinen Roboter-Lernens. VLA-Modelle, die auf Internet-Daten und vielfältigen Roboter-Datensätzen vortrainiert sind, zeigen zunehmende Zero-Shot-Fähigkeiten, obwohl die Zuverlässigkeit weiterhin eine Herausforderung darstellt.