【第360期】(中文)DSRL:不改大模型,机器人也能从“笨”到“精”——解锁通用AI潜力的新钥匙
Update: 2025-09-25
Description
Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:
Steering Your Diffusion Policy with Latent Space Reinforcement Learning
Summary
这篇研究论文介绍了一种名为DSRL (Diffusion Steering via Reinforcement Learning) 的创新方法,旨在提高机器人控制策略的效率和适应性。它解决了现有行为克隆 (BC) 策略在遇到新情况时需要昂贵的人工演示来改进的挑战。DSRL通过在扩散策略的潜在噪声空间中运行强化学习 (RL) 来实现自主在线策略改进,而不是直接修改预训练扩散模型的权重。这种方法被证明是样本高效的,并且只需要对BC策略进行黑盒访问。论文通过在模拟和实际机器人任务上的实验,展示了DSRL在在线、离线以及从离线到在线适应方面的有效性,甚至能够提升通用机器人策略的性能。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2506.15799
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