arXiv cs.RO· Jayjun Lee, Jessica Yin, Asif Rana, Nicholas Blauch, Octi Zhang, Sam Mady, Mohak Bhardwaj, Nima Fazeli, Nathan Ratliff, Karl Van Wyk, Ankur Handa·· 4 小时前AI 评分72
ADEPT：通过强化学习预训练与后训练加速灵巧操作
ADEPT: Accelerating Dexterity via Pre-Training and Post-Training using Reinforcement Learning
AI 导读
ADEPT 是一个大规模强化学习框架，先在通用物体重摆任务上预训练灵巧策略，再以该先验后训练下游策略，实现跨高自由度本体、直接从原始视觉触觉感知求解长程任务。为避免朴素微调破坏零样本重摆能力，作者提出结合行为克隆蒸馏、评论家预热与保守在策略更新的稳定后训练方案，并引入关节空间 Geometric Fabric 协调策略与机器人。
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