定义

零样本迁移评估策略是否可以在训练期间未见过的任务或环境上取得成功。 对于机器人基础模型，这意味着执行新的语言指令（例如“打开抽屉”），而无需对该特定任务进行任何演示。 RT-2 和 OpenVLA 等大型 VLA 模型通过利用互联网规模预训练的视觉和语义知识，展示了对新对象和指令的零样本泛化。 在从模拟到现实的过程中，零样本迁移意味着直接在现实世界中部署经过模拟训练的策略，无需进行微调。 域随机化和系统识别是关键推动因素。

为什么它对机器人团队很重要

了解零次迁移对于构建现实世界机器人系统的团队至关重要。 无论您是收集演示数据、在模拟中训练策略，还是在生产中部署，此概念都会直接影响您的工作流程和系统设计。