Политика распространения викторины по управлению роботами

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Что генерирует политика распространения на каждом этапе принятия решения?
   • Короткая последовательность (кусок) будущих действий
   • Одна мгновенная команда двигателя
   • Объяснение на естественном языке
   • Сигнал вознаграждения за обучение
2. Какой генеративный метод Diffusion Policy заимствует у искусственного интеллекта изображений?
   • Ручное рисование пикселей
   • Итеративное шумоподавление случайного шума
   • Генетические алгоритмы
   • Деревья решений
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. Во время обучения, что учат прогнозировать сеть в политике распространения?
   • Следующее слово в предложении
   • Уровень заряда батареи робота
   • Настройка экспозиции камеры
   • Шум, добавленный к демонстрируемой последовательности действий.
5. Что такое перепланирование «отступающего горизонта» в политике распространения?
   • Прогнозирование фрагмента действия, но перепланирование с учетом свежих наблюдений перед его завершением
   • Запуск робота только один раз, а затем остановка
   • Игнорирование всех входных сигналов датчика
   • Обучение без демонстраций
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