迪帕克·帕塔克

迪帕克·帕塔克的研究将机器人技术视为学习问题，而非依靠人工设计的控制。在运动、操作和物理推理领域，他开发从经验、视频和模拟中获取监督信号的系统，并检验同一套策略能否适应不同的机体、任务和环境。迪帕克·帕塔克是Carnegie Mellon University拉杰·雷迪副教授，也是Skild AI联合创始人兼首席执行官。长期以来，他的学术研究一直在探索，智能体如何依靠好奇心和原始感官经验学习，而非密集的人工指导。这一理念如今为一项通用机器人领域的广泛研究计划奠定了基础。帕塔克参与合著的《LocoFormer》入围2025年机器人学习大会最佳论文终选；该系统使用程序生成的机体训练，并借助长上下文，使同一套运动策略能够适应未见过的足式和轮式机器人，包括重量变化和电机故障等情况。发表于ICLR 2026的《ViPRA》从无标注的人类与机器人视频中学习潜在动作；作者报告称，与其选定的基准方法相比，该系统在SIMPLER上的表现提升16%，在现实世界操作任务中的整体表现提升13%。