编辑丨机器之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 本文的共同第一作者为香港大学 InfoBodied AI 实验室的博士生孙力和吴杰枫，合作者为刘瑞哲，陈枫。通讯作者为香港大学数据科学研究院及电机电子工程系助 理教授杨言超。InfoBodied AI 实验室近年来在 CVPR，ICML，Neurips，ICLR 等顶会上有多项代表性成果发表，与国内外知名高校，科研机构广泛开展合作。 出发点与研究背景 在具身智能中，策略学习通常需要依赖场景表征（scene representation）。然而，大多数现有多任务操作方法中的表征提取过程都是任务无关的（task-agnostic）： 无论具身智能体要 "关抽屉" 还是 "堆积木"，系统提取的特征的方式始终相同（利用同样的神经网络参数）。 想象一下，一个机器人在厨房里，既要能精准抓取易碎的鸡蛋，又要能搬运重型锅具。传统方法让机器人用同一套 "眼光" 观察不同的任务场景，这会使得场景表 征中包含大 ...

本文的共同第一作者为香港大学 InfoBodied AI 实验室的博士生孙力和吴杰枫，合作者为刘瑞哲，陈枫。通讯作者为香港大学数据科学研究院及电机电子工程系助 理教授杨言超。InfoBodied AI 实验室近年来在 CVPR，ICML，Neurips，ICLR 等顶会上有多项代表性成果发表，与国内外知名高校，科研机构广泛开展合作。 出发点与研究背景 在具身智能中，策略学习通常需要依赖场景表征（scene representation）。然而，大多数现有多任务操作方法中的表征提取过程都是任务无关的（task-agnostic）： 无论具身智能体要 "关抽屉" 还是 "堆积木"，系统提取的特征的方式始终相同（利用同样的神经网络参数）。 想象一下，一个机器人在厨房里，既要能精准抓取易碎的鸡蛋，又要能搬运重型锅具。传统方法让机器人用同一套 "眼光" 观察不同的任务场景，这会使得场景表 征中包含大量与任务无关的信息，给策略网络的学习带来极大的负担。这正是当前具身智能面临的核心挑战之一。 这样的表征提取方式与人类的视觉感知差异很大 —— 认知科学的研究表明，人类会根据任务目标和执行阶段动态调整注意力，把有限的感知资源集 ...