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近日，ByteDance Research 团队的研究者从预训练数据集、模型架构和训练方法三个基本角度全面研究了视觉预训练策略对机器人操作任务的影响，提供了一些有利于机器人学习的重要实验结果。此外，他们提出了一种名为 Vi-PRoM 的机器人操作视觉预训练方案，它结合了自监督学习和监督学习。其中前者采用对比学习从大规模未标记的数据中获取潜在模式，而后者旨在学习视觉语义和时序动态变化。在各种仿真环境和真实机器人中进行的大量机器人操作实验证明了该方案的优越性。
