RoboMIND：国家地方共建具身智能机器人创新中心与北京大学计算机学院联合创建的具身智能数据集和Benchmark
伴随着全球人工智能技术飞速进步，具身智能产业迅猛发展，赋予机器人类人化的泛化能力是具身智能机器人技术
泛化能力
强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路，大幅增强所有RL算法
在强化学习领域提出了一种名为’奖励聚中’的新思想，旨在通过从实际观察到的奖励中减去平均值来改进算法性能。该方法适用于几乎所有强化学习算法，并且当折扣因子接近1时效果最佳。
伴随着全球人工智能技术飞速进步，具身智能产业迅猛发展，赋予机器人类人化的泛化能力是具身智能机器人技术
在强化学习领域提出了一种名为’奖励聚中’的新思想，旨在通过从实际观察到的奖励中减去平均值来改进算法性能。该方法适用于几乎所有强化学习算法，并且当折扣因子接近1时效果最佳。