基础模型是否是实现机器人全栈迁移的正确之路？
机器人学
2026-02-26 v1
摘要
在人类和机器人之间，迁移学习发生在不同的抽象层级，从高级语言迁移到运动技能的低层迁移。本文提供了关于基础模型和 transformer 网络对这些不同层级产生影响的概览，使机器人更接近“全栈迁移”。从机器人迁移学习的角度考量 LLMs、VLMs 和 VLAs，我们突出了迁移的不特定实现背后的 recurring concepts。我们也考虑了基础模型时代机器人数据收集和迁移基准的挑战。基础模型是否是实现机器人全栈迁移的正确之路？我们的预期是，他们将确保持在这条路线上作为关键技术。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.22001,
title = {Are Foundation Models the Route to Full-Stack Transfer in Robotics?},
author = {Freek Stulp and Samuel Bustamante and João Silvério and Alin Albu-Schäffer and Jeannette Bohg and Shuran Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.22001},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 4 figures