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头条

SpatialDex:从纯RGB人类视频重建增强视觉运动预训练,学习3D双臂灵巧操作

SpatialDex提出一种从纯RGB人类视频学习3D双臂灵巧操作的框架,通过重建场景几何并结合手部运动估计进行视觉运动预训练。该方法将重建几何同时作为策略输入和预测目标,用门控残差融合把预训练视觉语言模型的token网格锚定到该几何上,并预测未来场景几何与手腕、手指动作。

Xingyi He 等8人 · arXiv一手原文
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论文研究

Sriyash Poddar 等8人 · arXiv一手

ASTEROID:非对称在策略蒸馏让历史条件学生学会上下文探索

作者提出 ASTEROID,一个学生-教师监督学习框架,让学生先在不完全可观测下采集在策略上下文,再由特权专家基于该上下文给出动作标签,从而学会测试时探索。在 11 个环境(含离散探索基准、机器人操作、导航和 Procgen)中,该方法在固定探索预算下回报约为对比方法的 2 倍,交互次数比强化学习基线少约 100 倍。

Mingze Sun 等11人 · arXiv一手

DONIC:从人类演示学习通用双手灵巧跟踪控制

DONIC 是一个通用双手灵巧跟踪器,在操作类别与人体运动来源上联合训练,并配套发布 BiHOI 多视角数据集,包含 1575 段序列、229 个物体。方法将近端策略优化与行为克隆结合成反馈回路,把验证成功的执行回收为训练演示,并用以物体为中心的逐手奖励和 Clip-Centered Advantages 支持单一策略学习异构参考下的协调操作。

Chun Gu 等7人 · arXiv一手

TIDE:面向机器人操作的人在环在线后训练系统

作者提出 TIDE(Training In DEployment),一个面向机器人操作的人在环在线后训练系统,可在部署过程中利用人工干预和策略自身 rollout 在线更新策略,无需学习 critic、奖励模型或动作评分器。

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