@svlevine: 流反转引导允许使用高层动作(例如来自VLM推理)来“引导”基于扩散的VLA。……
摘要
流反转引导能够使用高层动作(例如来自VLM推理)来引导基于扩散的视觉-语言-动作模型,并允许在扩散噪声空间中进行强化学习以实现任务探索。
流反转引导允许使用高层动作(例如来自VLM推理)来“引导”基于扩散的VLA。这还让我们可以在扩散噪声空间中运行强化学习,并通过高层推理引导探索:先思考任务,然后实践!👇 https://t.co/T9hgTozpuR
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/12 04:51
流逆转引导使得可以通过高级动作(例如来自VLM推理)来“引导”基于扩散的VLA。这也让我们可以在扩散噪声空间中运行强化学习,并利用高级推理引导探索:先思考任务,再实践!👇 https://t.co/T9hgTozpuR
相似文章
超越引导向量:用于推理时干预的基于流的激活引导
本文介绍了 FLAS,这是一种基于流的激活引导方法,通过学习概念条件化的速度场,在推理时引导语言模型的激活。在 AxBench 基准测试中,FLAS 是首个无需针对特定概念进行微调,即可在未见概念上持续优于上下文提示(in-context prompting)的学习型方法。
@svlevine: 一种使用扩散进行离策略强化学习的新方法:如果我们有离策略数据,我们需要找出扩散后期…
一种新的离策略强化学习方法,使用扩散模型,通过反转扩散过程来处理离策略数据。
@svlevine: 扩散(或流)可生成出色策略,但用强化学习训练它们却出了名的困难:BPTT不稳定,RL…
新论文展示了如何通过用单位矩阵近似流去噪过程的雅可比矩阵来优化用于强化学习的流匹配行动者,使训练变得可行。
@aditya_oberai: 如果我们把流程步骤视为 RL 动作?结合我们的“流反转”技术,这产生了一个非常简洁且……
提出将流程步骤视为 RL 动作,并结合“流反转”技术用于流程离线强化学习。
RL^2-VLA:面向视觉-语言-动作模型的自适应强化学习潜在组合引导与测试时缩放
本文介绍了RL^2,一种用于视觉-语言-动作模型的自适应推理时引导框架,它利用潜在表示上的离线强化学习来组合动作流,并且仅在预测到失败时激活引导。在SIMPLER和PolaRiS基准上,它实现了最高+17.3%的成功率提升,并展示了真实世界的迁移能力。