سياسة النشر لاختبار التحكم في الروبوت

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما الذي تولده سياسة الانتشار عند كل نقطة قرار؟
   • تسلسل قصير (قطعة) من الإجراءات المستقبلية
   • أمر محرك لحظي واحد
   • شرح باللغة الطبيعية
   • إشارة مكافأة للتدريب
2. ما هي التقنية التوليدية التي تقترضها سياسة الانتشار من الذكاء الاصطناعي للصورة؟
   • الرسم بالبكسل اليدوي
   • تقليل الضوضاء التكراري للضوضاء العشوائية
   • الخوارزميات الجينية
   • أشجار القرار
3. How can a generative action policy represent a task with several valid solutions?
   • It must choose the same fixed action for every observation
   • It removes the need for demonstrations or action data
   • It can model multiple plausible action sequences instead of regressing to their average
   • It guarantees higher success than every older controller
4. أثناء التدريب، ما هي الشبكة التي يتم تدريسها للتنبؤ بها في سياسة الانتشار؟
   • الكلمة التالية في الجملة
   • مستوى بطارية الروبوت
   • إعداد التعرض للكاميرا
   • الضوضاء التي تمت إضافتها إلى تسلسل العمل الموضح
5. ما هو إعادة التخطيط "الأفق المتراجع" في سياسة الانتشار؟
   • توقع جزء من العمل ولكن إعادة التخطيط بملاحظات جديدة قبل الانتهاء منه
   • تشغيل الروبوت مرة واحدة فقط ثم التوقف
   • تجاهل جميع مدخلات الاستشعار
   • التدريب بدون مظاهرات
6. Which architecture did the Diffusion Policy paper introduce for modeling temporal action sequences?
   • A static image classifier with no temporal model
   • A time-series diffusion transformer
   • A text-only recurrent language model
   • A fixed lookup table of robot motions
7. What observations can condition a visuomotor Diffusion Policy?
   • Only a text prompt, with no robot or scene data
   • The names of the training researchers
   • Visual observations and the robot’s state
   • A future action sequence labeled as correct at inference time
8. How broad was the Diffusion Policy paper’s benchmark evaluation?
   • One task on a single robot benchmark
   • Hundreds of tasks across every robot platform
   • Only simulations with no manipulation tasks
   • Twelve tasks across four robot-manipulation benchmarks