Aprendizado em Contexto

A capacidade de um modelo grande pré-treinado adaptar seu comportamento a novas tarefas com base em alguns exemplos fornecidos no prompt de entrada, sem atualizar os pesos do modelo. Em robótica, o aprendizado em contexto permite que modelos VLA realizem novas tarefas de manipulação quando mostrados alguns quadros de demonstração como contexto. Isso é análogo a como modelos estilo GPT lidam com tarefas de texto com poucos exemplos.

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