首个用RL指导演示检索的模仿学习方法,无需重训练即可处理摄像头丢失,在LIBERO基准上大幅领先基线
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合成数据
用第一人称视频的相机运动作为主动感知监督信号预训练机器人策略
LIMMT:少即是多的运动跟踪方法
👍 15通过数据质量选择而非数量堆叠,仅用3%数据实现超越完整数据集的人形机器人运动跟踪性能
把多选题改造成机器人抓取任务,诊断VLA是否真懂指令语义。
在潜在空间学习高频连续动作块
👍 2用VAE潜在空间+RTR策略实现高频机器人平滑控制
为VLA模型引入自回归动作专家,用长程KV缓存解决快照式控制的历史遗忘。
面向MuJoCo的灵巧手操作基准+低成本遥操作工具包,1.1K人类示教。
用普通iPhone Pro+ARKit收集小时级第一人称视频数据集STERA-10M。
LC-MAPF:3M参数Transformer+多轮局部消息传递,无通信监督的新SOTA
将VLA训练中的帧采样重新定位为时序监督再分配问题
恢复扩散策略中的隐藏奖励
👍 3用标量能量函数统一扩散模仿学习与逆强化学习,无需对抗训练即可恢复奖励信号
DeFI:将视频预测与动作推理解耦预训练,再端到端融合实现高效通用机器人策略。
解耦探索与任务生成,策略切换采样错误恢复轨迹,让开源数据追平闭源 70% AndroidWorld。
通过多尺度频域标记化显式解耦行为意图与执行细节,提升机器人操作泛化与迁移能力
大语言模型在线策略蒸馏综述
👍 11系统性综述LLM在线策略蒸馏(OPD)的理论框架、方法分类、失败模式和工业实践
通过因果注意力掩码将视频预测变为可选,实现9倍推理加速且不损失性能
用RL训练LLM智能体判断动作优劣,自主涌现批判性推理
提出自演化门控注意力模块 SEGA,将扩散策略的有效时序视野扩展到分钟级长程任务,仅需 33M 参数即可超越 1.2B 参数的 RDT。
大规模机器人操作基准测试,系统评估记忆增强型策略
首个大规模系统实证研究:delta 动作配关节空间是标准模仿学习的最优解,任务空间则在跨本体迁移中胜出