编辑：林风语
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康奈尔大学的研究团队日前开发了一种名为RHyME的全新机器人框架，该框架利用人工智能技术，使机器人能够通过观看一段教学视频学习完成复杂任务。这一突破性技术旨在显著降低机器人训练的时间、成本和数据需求，为机器人研发和部署提供全新方向。
在传统的机器人开发中，训练机器人通常需要耗费数千小时的反复操作输入。然而，RHyME系统打破了这一模式，它让机器人具备从人类演示中快速汲取经验的能力。项目主要作者、计算机科学博士生Kushal Kedia表示：“以往，机器人需要在收集大量数据的情况下重复练习各种任务，但人类并非以这种方式学习。我们是通过观察他人的行为来获得灵感。”
通过模仿学习（imitation learning）技术，RHyME让机器人能够通过单一视频演示学习多步骤任务，并适应现实环境。例如，一台配备RHyME的机器人只需看一段人类将杯子从桌面取下并放入水槽的视频，就能分析自己的视频数据库，从中提取类似抓取和放置动作的情境，再结合视频中观察到的细节完成任务。
RHyME系统的核心在于其应对人类动作与机器人行为差异的能力。参与该研究团队的康奈尔大学计算机科学助理教授Sanjiban Choudhury指出，人类动作流畅而复杂，机器人传统学习方法难以完全模仿；同时，若演示视频中的动作偏差较大，传统方法通常会失败。而RHyME则通过创建可扩展的训练方案，使机器人逐步积累学习案例，对于未见过的新任务也能灵活推断。
“我们的研究相当于一种翻译——将人类的任务习惯转换为机器人可以完成的操作序列，”Choudhury解释说，“我们希望解决人机行为间的不匹配问题，找到一种更加系统化的解决方案。”
在实验中，研究人员发现，利用RHyME框架的机器人仅需30分钟实验室数据，就能在任务成功率上达到较传统方法高出50%以上的效果。与此同时，RHyME能够极大减少训练过程中所需的数据量和操作复杂性，使机器人从以往的“精细编程”模式向更为灵活的“观察吸收”模式升级。
这种高效、灵活的学习模式为未来机器人应用打开了全新可能，尤其是更加贴近实时、多变的家庭和工业场景。尽管家用机器人助手的大规模普及仍有很长的路要走，但RHyME的突破被视为重要的一步。
这一突破性研究得到了谷歌、OpenAI、美国海军研究办公室和美国国家科学基金会的支持。研究成果已整理成论文，并将在2025年5月于亚特兰大举办的国际电气与电子工程师机器人与自动化会议（IEEE ICRA）上正式发布。
康奈尔大学团队表示，这一研究不仅为机器人学习领域提供了新的技术路径，还将进一步驱动机器人在家庭、医疗和工业等多领域的深度应用和快速创新。
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