Politica de difuzare pentru testul de control al roboților

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Ce generează o Politică de difuzare la fiecare punct de decizie?
   • O scurtă secvență (buncă) de acțiuni viitoare
   • O singură comandă instantanee a motorului
   • O explicație în limbaj natural
   • Un semnal de recompensă pentru antrenament
2. Ce tehnică generativă împrumută Politica de difuzare din AI de imagine?
   • Pictura manuală a pixelilor
   • Eliminarea iterativă a zgomotului aleatoriu
   • Algoritmi genetici
   • Arbori de decizie
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. În timpul instruirii, ce este rețeaua într-o Politică de difuzare învățată să prezică?
   • Următorul cuvânt dintr-o propoziție
   • Nivelul bateriei robotului
   • Setarea de expunere a camerei
   • Zgomotul care a fost adăugat la o secvență de acțiune demonstrată
5. Ce este replanificarea „orizontului în retragere” în Politica de difuzare?
   • Prezicerea unei părți de acțiune, dar replanificarea cu observații noi înainte de a o termina
   • Rularea robotului o singură dată, apoi oprirea
   • Ignorând toate intrările senzorului
   • Antrenament fără demonstrații
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