BC-Z: Zero-Shot Task Generalization

BC-Z是2021年由Google Brain等机构提出的机器人模仿学习方法，通过大规模任务级模仿学习实现零样本任务泛化。BC-Z采用Transformer架构和多任务训练策略，在大规模机器人数据集上训练出能够泛化到未见任务的操作策略。该方法在真实机器人上验证了零样本任务泛化能力，是机器人模仿学习和任务泛化领域的代表性工作。