Goal Representations for Instruction Following
目标表示用于遵循指令机器人学习领域的一个长期目标是创建能够为人类执行任务的通才代理。自然语言有可能成为人类指定任意任务的易于使用的界面，但很难训练机器人遵循语言指令。语言条件行为克隆 (LCBC) 等方法训练策略以直接模仿以语言为条件的专家动作，但需要人类注释所有训练轨迹，并且在场景和行为中的泛化能力较差。同时，最近的目标条件方法在一般操作任务中表现更好，但无法为人类操作员提供轻松的任务指定。我们如何才能协调通过类似 LCBC 的方法指定任务的便利性与目标条件学习的性能改进？从概念上讲，遵循指令的机器人需要两种能力。它需要将语言指令扎根于物理环境中，然后能够执行一系列动作来完成预期任务。这些能
