LEARNING开放获取
TMRL:扩散时间步调制预训练实现高效策略微调的探索
Matthew M. Hong, Jesse Zhang, Anusha Nagabandi, Abhishek Gupta
2026
摘要
本文提出统一框架TMRL,通过上下文平滑预训练(CSP)在策略输入中注入前向扩散噪声,桥接行为克隆预训练与强化学习微调。该方法使智能体在微调时动态调节扩散时间步,有效控制探索,在复杂操作任务中实现一小时内完成真实世界微调。
关键词
reinforcement learningfine-tuningdiffusion modelexplorationrobot policy
相关论文
LEARNING
开放获取📊 1 引用
面向学习与规划的并行可微可达性:具有认证神经动力学与控制器的系统
Keyi Shen, Glen Chou
2026
LEARNING
📊 0 引用
基于深度强化学习和动态图神经网络的多任务机器人调度代理
Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
人工智能增强的智能焊接岛:基础模型革新制造业
Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
MANIPULATION
📊 0 引用
PAEAR:基于强化学习的点云区域探索与主动识别方法用于机器人焊接
Yong Tao, Donghua Tan, Fan Ren 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026