5月8日消息，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）近日介绍了帮助
机器人快速适应环境变化的最新研究。
据介绍，研究人员开发了一种基于模型的元强化学习算法，能够结合最新的经验对模型进行微调，以实现在几毫秒内在线帮助机器人快速适应如新的地形，恶劣天气等环境变化。在每一个时间步，用于更新模型的数据都能够从最近的经验的模型预测中轻易获取。这项研究通过元学习实现了高容量神经网络动力学模型的在线适应，研究人员称虽然该研究在模拟与硬件中都展示了一定的成果，但仍有很大的改进空间。
