arXiv cs.RO· Runhan Huang, Xiangcheng Zhang, Haoyu Chen, Yitong Li, Yen-Jen Wang, Bohan Lyu, Haotian Ye, Chuye Hong, Yixuan Wang, Chloe Su, Haoyu Xiong, Yangzhen Wu, Enze Xie, Travis Manderson, Stefano Ermon, Pieter Abbeel, Antonio Torralba, Dawn Song, Weirui Ye, Yilun Du·· 3 小时前精选AI 评分76
RAX：以在线探索扩展机器人智能体能力的开源框架
Scaling Online Exploration for Robot Agents
AI 导读
论文提出 RAX（Robot Agent eXploration），一个以扩展在线探索为核心的开源机器人智能体框架，通用编码智能体在不使用动作演示数据、人工设计动作原语或价值函数引导的情况下生成机器人控制代码。
推荐理由
论文对比了依赖演示数据的模仿学习范式与免演示的在线探索路线，并给出仿真与实机上的量化差距，便于读者评估该方向的可行性。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org