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机器人模型原生扩展至8000步上下文，实现持续学习与一次视频示例模仿
研究人员介绍了名为RoboTTT的机器人模型，该模型通过在模型内部嵌入一个小型模型（核心），实现了对传感器输入的即时梯度更新，从而将历史信息持续压缩到其权重中。这使得机器人能够处理长达8000步（约5分钟）的上下文，并以恒定的推理成本实现学习，突破了传统策略仅能处理极短时间帧（<0.1秒）并立即遗忘历史信息的限制。该技术支持将整个视频作为上下文提示，使机器人能够通过一次人类视频演示学习新任务（如从未见过的电路板组装配置），并在部署后持续学习。这些进展已超越现有最先进水平三个数量级。
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