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少样本模仿学习
从极少数演示（通常为1–10个）学习新的操作任务，由强大的预训练表示或元学习任务嵌入实现。少样本模仿学习是在多样化真实世界环境中部署机器人的实际目标，其中为每个任务收集数百个演示是不可行的。方法包括任务条件控制策略、基于提示的VLA和检索增强方法。
从极少数演示（通常为1–10个）学习新的操作任务，由强大的预训练表示或元学习任务嵌入实现。少样本模仿学习是在多样化真实世界环境中部署机器人的实际目标，其中为每个任务收集数百个演示是不可行的。方法包括任务条件控制策略、基于提示的VLA和检索增强方法。