arXiv cs.RO· Yanjinghao Xu, Jiexin Zhang, Huan Zhao, Jianjia Mo, Zhenghao Yin, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding·· 2 小时前AI 评分70
ARPG 通过动作表征预训练扩展灵巧操作能力
Scaling Dexterous Manipulation via Action Representation Pretraining
AI 导读
ARPG 提出将动作表征学习与动作生成分离：先在大规模人类操作数据上预训练动作表征编码器，再冻结该编码器，并在其表征空间中训练一个 130M 参数的生成主干来学习任务条件动作分布。
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