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RoboSSM: Scalable In-context Imitation Learning via State-Space Models

RoboSSM: 基于状态空间模型的可扩展上下文模仿学习

Youngju Yoo, Jiaheng Hu, Yifeng Zhu, Bo Liu, Qiang Liu, Roberto Martín-Martín, Peter Stone

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； KAIST（韩国科学技术院） ； FAIR at Meta（元宇宙FAIR） ； Amazon（亚马逊） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

AI总结 提出RoboSSM，用状态空间模型替代Transformer实现上下文模仿学习，在LIBERO基准上对未见和长时任务泛化更优，首次证明SSM是ICIL高效可扩展的骨干网络。

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