浙大联合TeleAI提出GR-BC机器人训练方法
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浙大联合TeleAI提出GR-BC机器人训练方法
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AI 综述
浙江大学沈春华团队联合中国电信人工智能研究院（TeleAI）与伽马智能白辰甲团队提出GR-BC方法：把同一任务的多次尝试构建成图，用反向Dijkstra搜索估计各状态到成功的剩余步数，再据此为动作块加权，训练视觉语言动作模型。 主实验以X-VLA为骨干，各方法从相同的行为克隆检查点出发，每项任务固定评测30条成功、30条失败轨迹；团队称在X-VLA的四任务上达到91%。该工作已被CORL 2026接收，论文与代码已公开。
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最新进展11月2日 18:19
浙大联合TeleAI提出GR-BC，用图搜索从机器人试错中筛选有效动作报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- 机器之心 · 微信公众号浙大联合TeleAI提出GR-BC，用图搜索从机器人试错中筛选有效动作
浙江大学沈春华团队联合中国电信人工智能研究院（TeleAI）与伽马智能白辰甲团队提出GR-BC，把同一任务的多次尝试构建成图，用反向Dijkstra搜索估计各状态到成功的剩余步数，再据此为动作块加权训练视觉语言动作模型。
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