用神经 ODE 学习动作的向量场,每个动作由前一个动作积分而来,策略天然连续、高效、平滑。
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
后训练
RLVR
视频理解
机器人学习
多模态
长上下文
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
评测基准
高效推理
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
Transformer
参数高效微调
工具使用
LoRA
持续学习
自蒸馏
LLM评估
多模态推理
RAG
综述
信息检索
模仿学习
LLM推理
信用分配
在线策略蒸馏
合成数据
模型压缩
免回放持续学习:以专家轨迹扰动放大风险加权张量重要性,逐张量缩放 AdamW 学习率抑制遗忘
把「人换机器人」做成虚拟试穿:三阶段生成管线从人类视频合成带动作标签的机器人演示
质量标签条件化策略加迭代事后重标注,推理时可控执行质量,持续突破演示数据质量上限
用冻结未来表征的预测损失替代视觉生成目标,训练后丢弃预判分支,性能更高且训练更省
用带成功门控多样性目标的RL生成器批量产出多样成功示教,大幅提升下游VLA模仿学习成功率
让VLA模型预测未来交互意图,按操作阶段动态路由全局与腕部视角。
将停止/失败信号作为动作块附加维度联合去噪,让VLA自省成败并引导纠错动作。
复用预训练全身控制器,单GPU训练约7分钟即可学会人形机器人拳击
奖励模型自动监视并触发教师接管收集恢复轨迹,联合三分布蒸馏迁移基础模型能力,较BC最高提升4.1倍
500小时自我中心人类全身数据加人-机对齐管线,三阶段训练λ₀使移动操作随数据规模单调提升
从机群经验中学习:机器人集体学习范式
👍 112让机群机器人共享部署经验改进共同策略,无需额外专家纠正动作,成功率提升至93.3-99.2%。
66个仿真灵巧任务配1.8万条人类演示,最佳多任务策略仅29.1%成功率
把地形与六维力旋量修正折叠进参考轨迹,单一本体感知学生策略实现人形全身力控跟踪
一个模型同时学世界动力学与动作策略,规划快32倍且接触任务成功率大幅领先
把每次纠错变成带判据的持久便签,跟踪到真正解决,最高提升15个百分点
从一段双人舞视频学会让机器人跟随真人舞伴并柔顺共舞
用交互中心潜动作与DCT低频引导,把第一人称视频知识迁移到机器人操控
用异世界目标图像加目标定位与阶段监督训练单一策略,弥合长时程任务的技能交接鸿沟
三种数据干预让VLA依赖任务证据而非捷径,并以GroundFscore离线诊断扩展健康度