近年来，机器人技术的发展日新月异，但机器人在执行多个任务时仍然面临着一些挑战。其中一个主要问题是机器人需要具备处理不同任务的能力，而这些任务可能具有不同的输入和输出。为了解决这个问题，来自浙江大学等机构的研究人员提出了一种全新的通用机器人策略GeRM（Generalist Robotic Model）。
GeRM是一种基于Transformer的模型，它使用了一种名为Mixture-of-Experts（MoE）的结构。MoE结构允许模型将任务分成不同的子任务，并使用不同的专家网络来处理每个子任务。这种结构使得GeRM能够同时处理多个任务，并且可以在不同的任务之间共享知识。
GeRM的另一个重要特点是它使用了离线强化学习（offline reinforcement learning）来优化数据利用策略。离线强化学习是一种通过学习历史数据来训练机器人的方法，它可以帮助机器人在没有人类示范的情况下学习新的任务。GeRM通过离线强化学习来学习如何利用不同类型的数据，包括演示数据和次优数据，从而提高其在多个任务上的性能。
为了验证GeRM的性能，研究人员进行了一系列的实验。他们将GeRM与其他一些机器人策略进行了比较，包括那些使用单一专家网络的策略。结果显示，GeRM在99个子任务上都表现出色，并且其性能超过了其他策略。此外，GeRM还表现出了较高的训练和推理效率，这对于实际应用中的机器人来说非常重要。
GeRM的成功表明，使用MoE结构和离线强化学习可以提高机器人在多个任务上的性能。这种新的通用机器人策略有望在未来得到更广泛的应用，并推动机器人技术的发展。然而，GeRM也存在一些限制，例如它可能需要更多的计算资源和存储空间来处理多个任务。此外，离线强化学习也存在一些挑战，如数据的不完整性和不准确性。
