2026-10-16
Skylark Labs新AI架构让机器人部署后持续学习
Skylark Labs联合卡内基梅隆大学与加州大学伯克利分校研究人员提出新架构CFAM,将已训练的稳定技能与可在部署后持续写入的"能力胶囊"分离存储,使机器人无需重训练即可从成功经验中学习,并将任务成功率从74%提升至...
Skylark Labs联合卡内基梅隆大学与加州大学伯克利分校研究人员提出新架构CFAM,将已训练的稳定技能与可在部署后持续写入的"能力胶囊"分离存储,使机器人无需重训练即可从成功经验中学习,并将任务成功率从74%提升至...