将RL作为分布收缩算子,在预训练生成式策略基础上实现稳定高效的长周期机器人操作技能微调。
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无批评器、无似然的步级对比排序框架,解决流式VLA的在线RL难题
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首个真实世界从零起步的逆向强化学习,仅需观察与交互即可学视觉操控
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通过教师-学生蒸馏框架,让移动机器人仅凭自我视角完成多物体长期推放任务
通过两阶段微调和多视觉基础模型并行对齐,为VLA模型注入隐式世界建模能力
通过组合式世界模型在想象空间中进行强化学习,实现机器人策略的自我改进
通过无信息泄漏的 JEPA 风格预训练学习动作相关的状态转移语义
通过自不确定性同时调制视觉注意力和动作采样,提升VLA模型的测试时鲁棒性
基于代理的框架将文本描述转化为模拟就绪的3D环境,支持机器人策略学习
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👍 46提出机器人视频生成基准RBench与大规模数据集RoVid-X
提出在动作空间直接推理的ACoT范式,通过显式和隐式动作推理器提升机器人策略学习效果
通过视觉身份提示和多视角视频生成增强机器人操作数据