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Aprendizado Multi-Tarefa
Treinar um único modelo para resolver múltiplas tarefas simultaneamente, compartilhando representações entre tarefas. Em aprendizado robótico, modelos multi-tarefa aprendem um codificador visual comum e cabeças específicas de tarefa, ou usam embeddings de tarefa para condicionar uma política compartilhada. Os benefícios incluem eficiência de dados melhorada (tarefas compartilham características úteis) e simplicidade de implantação (um modelo atende muitas tarefas).