待验证50% 置信事实精确时间
近年来机器人基础模型的趋势是利用大规模预训练提升泛化能力，再通过微调适应具体任务。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/31
首次发现
有效期至：2027/1/29
来源
涉及实体
相关事实
待验证Standard Bots 使用预训练模型让机器人从人类演示中学习工厂任务，再通过真实部署中的纠错反馈持续改进模型。80% 相似待验证当前流行的大规模预训练模型虽然规模庞大，但其学习机制仍然高度依赖人类设计的训练目标和架构。78% 相似待验证现代人形机器人的运动能力很大程度上得益于强化学习在仿真环境中的大规模训练78% 相似待验证传统机器人控制依赖强化学习或预设程序，需针对每个具体任务单独训练，泛化能力极差77% 相似待验证转向前沿LLM后，团队获得了上下文学习和持续学习两个额外好处：机器人可通过少量示例快速理解新任务无需重新训练；遇到新情况时大模型介入调整整个流水线，使系统能随部署时间推移不断进化。77% 相似
引用此条事实
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