标签
潜在行为在机器人领域越来越受关注，它使得从无动作标签的无标注视频中学习成为可能。DeepMind和FAIR的最新论文展示了从受控游戏环境到野外互联网视频的进展，有望实现模仿学习的可扩展训练。
PoLAR 在双曲空间中引入了一种具有几何结构的潜动作表示，将转换范围与模式分离，从而提升机器人策略学习性能。
本文介绍了用于图组合优化的投影智能体，采用强化学习和图神经网络，在连续动作嵌入空间中运行，以提升泛化能力和可扩展性，并发布了LaGCO-RL库。
本文介绍了 RLA-WM，一种基于视觉特征的世界模型，该模型利用残差潜在动作与流匹配技术高效预测未来视觉状态。该方法性能优于现有的视频扩散与特征基方法，同时支持从离线、无动作演示视频中探索新型机器人学习技术。