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Apprentissage multi-tâches
Entraîner un seul modèle pour résoudre plusieurs tâches simultanément, en partageant les représentations entre les tâches. En apprentissage robotique, les modèles multi-tâches apprennent un encodeur visuel commun et des têtes spécifiques à chaque tâche, ou utilisent des embeddings de tâche pour conditionner une politique partagée. Les avantages incluent une meilleure efficacité des données (les tâches partagent des caractéristiques utiles) et une simplicité de déploiement (un seul modèle sert plusieurs tâches).