로봇은 특정 분야에서 뛰어난 전문가지만, 일반적인 상황에서는 대부분 한계를 보입니다. 전형적으로, 각 작업, 로봇 및 환경에 대해 모델을 훈련해야 합니다. 또한 단일 변수를 변경하는 것조차 처음부터 다시 시작해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 만약 우리가 이러한 로봇공학 지식을 결합하여 일반 목적의 로봇을 훈련하는 방법을 창출할 수 있다면 어떨까요? 이러한 아이디어에 대한 연구가 진행되고 있습니다. DeepMind에서는 다양한 로봇 유형 간에 학습을 확장하는 방법을 연구하고 있습니다. 이를 통해 로봇공학 지식을 효율적으로 공유하고, 일반 목적의 로봇을 훈련하는 방법을 모색하고 있습니다. 이는 로봇 기술의 발전과 혁신에 기여할 것으로 기대됩니다.

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