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摘要

这项工作提出了一个模型，该模型学习塑造的“过程奖励”用于机器人强化学习，该奖励会随着策略的改进而自动演变，从而在基准测试和实际环境中提升性能。

我们可以学习一个模型，为机器人强化学习提供塑造的“过程奖励”，它会随着策略的改进而自动演变。这提高了基准测试的性能，并且在真实世界中也能发挥作用！与Raymond Tsao和@ajwagenmaker一起完成的有趣新工作 https://t.co/nBYdXwBqbW
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缓存时间: 2026/06/26 14:13

我们可以学习一个模型，为机器人强化学习提供塑形的“过程奖励”，该奖励会随着策略的改进而自动演化。这提升了基准测试的性能，并且在现实世界中也能奏效！与 Raymond Tsao 和 @ajwagenmaker 的一些有趣新工作 https://t.co/nBYdXwBqbW

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