对话罗剑岚：把机器人部署本身变成训练的一部分
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**对话罗剑岚：把机器人“部署”本身变成训练的一部分**
> 本文介绍了上海创智学院与智元机器人联合发布的一种名为LWD（Learning While Deploying）的新方法，该方法旨在将机器人的部署过程直接整合到训练范式中，从而根本上改变传统的机器人训练流程。通过这种方式，机器人可以在实际部署环境中持续学习和优化，避免了传统方法中训练与部署分离的局限性，有望提升机器人的适应性和效率。
**来源信息**
- **来源**：InfoQ 中文站（网页）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-05-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.infoq.cn/article/9qNdzFNpb66rcCfKhNFe)
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摘要
本文介绍了上海创智学院与智元机器人联合发布的一种名为LWD（Learning While Deploying）的新方法，该方法旨在将机器人的部署过程直接整合到训练范式中，从而根本上改变传统的机器人训练流程。通过这种方式，机器人可以在实际部署环境中持续学习和优化，避免了传统方法中训练与部署分离的局限性，有望提升机器人的适应性和效率。
答案说明
该文介绍了上海创智学院与智元机器人联合发布的一种新方法LWD，它将机器人的部署过程直接整合到训练范式中，改变了传统训练与部署分离的模式。
这篇帖子回答的问题
- 什么是LWD（Learning While Deploying）方法？
- LWD方法相比传统机器人训练方法有什么优势？
核心观点
- 上海创智学院与智元机器人联合发布了一种名为LWD的新方法，将机器人部署过程直接整合到训练范式中。
- LWD方法有望通过让机器人在实际部署环境中持续学习，来提升机器人的适应性和效率。
FAQ
- Q: LWD（Learning While Deploying）方法是什么？
- A: 根据文章，LWD是由上海创智学院与智元机器人联合发布的一种新方法，它将机器人的部署过程直接整合到训练范式中，改变了传统的训练流程。
- Q: LWD方法的主要目标或预期优势是什么？
- A: 文章指出，LWD方法旨在通过让机器人在实际部署环境中持续学习和优化，来避免传统方法中训练与部署分离的局限性，从而有望提升机器人的适应性和效率。
关键实体
- 上海创智学院
- 智元机器人
- LWD（Learning While Deploying）
- 罗剑岚