로봇 제어 퀴즈 확산 정책

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 확산 정책은 각 결정 지점에서 무엇을 생성합니까?
   • 향후 작업의 짧은 시퀀스(청크)
   • 단일 순간 모터 명령
   • 자연어 설명
   • 훈련에 대한 보상 신호
2. 확산 정책은 이미지 AI에서 어떤 생성 기술을 차용합니까?
   • 수동 픽셀 페인팅
   • 무작위 잡음의 반복적 잡음 제거
   • 유전 알고리즘
   • 의사결정 트리
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. 훈련 중에 예측을 가르친 확산 정책의 네트워크는 무엇입니까?
   • 문장의 다음 단어
   • 로봇의 배터리 잔량
   • 카메라의 노출 설정
   • 시연된 액션 시퀀스에 추가된 노이즈
5. 확산정책에서 'receding-horizon' 재계획이란 무엇입니까?
   • 액션 덩어리를 예측하지만 완료하기 전에 새로운 관찰로 다시 계획하기
   • 로봇을 한 번만 실행한 후 중지
   • 모든 센서 입력 무시
   • 시연 없는 훈련
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