，亞冠讓機器人可以實時進行未來預測和動作執(zhí)行，亞冠提升了機器人策略泛化性。可分為兩階段的學習框架第一階段 ，利用機器人及互聯(lián)網(wǎng)操作數(shù)據(jù)集 ，將通用視頻基礎模型微調(diào)為專注于操作的文本引導視頻預測模型；第二階段 ，通過和擴散策略進行動作學習