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Lecture 24：多任务与自适应机器人学习（Multi-Task and Adaptive Robot Learning）

一、 动机：为什么需要多任务与自适应？

多任务机器人学习（Multi-Task Robot Learning）、自适应机器人学习（Adaptive Robot Learning）以及可迁移机器人学习。简而言之，我们关注的是机器人学习系统如何适应执行不同的任务、适应不同的环境以及适应不同的机器人形态。

为什么多任务和适应如此重要？因为这是机器人学习的初衷。我们的终极目标是构建通用具身智能（General-Purpose Embodied Intelligence），让机器人能够通过在物理世界中进行序列决策，像人类一样在成千上万种环境中完成成千上万种任务。比如，你希望厨房机器人既能做泰式炒河粉，也能去采购杂货、更换灯泡，尽管这些任务在控制和规划上差异巨大。这也是近年来通用人形机器人（如 Unitree G1、斯坦福的 Mobile ALOHA、伯克利的 OmniH2O、CMU 的 WoCoCo）如此火热的原因——同一台机器人能执行多种截然不同的任务（打网球、握手拥抱、跑酷、煮虾、推椅子等）。

如何针对不同的任务、环境和动力学特性进行调整设计的方法，包括经典的自适应控制、元学习、元强化学习、基于师生架构的策略蒸馏、端到端适应以及目标条件强化学习（GCRL）