一個擁有雙臂的機器人用一只手握緊瓶身，另一只手捏緊瓶蓋并進行旋轉。這看似簡單的行為模式過程卻十分的復雜，它不受目標的幾何尺寸和空間狀態的約束。最近Facebook AI Research的團隊試圖讓兩支機械臂從數據庫中選擇合適的步驟，來完成指定的動作。

在操作中，機械臂必須自己決定使用哪種技能和具體參數的設定，像施加力的位置、大小等。盡管這涉及到了很多復雜的方面，但團隊表示這種方法的學習效率很快，它不像其他學習方式那樣需要參考上百萬個案例、花費數周甚至是幾個月的時間去學習，這種操作技巧往往只需要幾個小時就能完成。

這種新的行為模式是為了幫助機器臂應對更多的工作。它先學習完成任務的模式，然后通過學習策略為不同技能配置合適的參數。研發團隊認為同一任務的細節差別所帶來的數據更能幫助技能的優化，隨之其他相關任務也能得到改善。

研究員為機械臂設計了一個技能數據庫，這其中包含扭轉、舉起、接近等動作。機械臂可用它針對不同尺寸、不同空間狀態的物體進行橫向運動、旋轉和開啟等。目前機械臂可以在仿真環境中完成任務，它只需要本體感知幾何尺寸及數據就可以了。