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转载 Skill Discovery | METRA:让策略探索 state 的紧凑 embedding space

主要内容:(deepseek 总结的,感觉比我写得好)这篇论文讲的是如何在没有奖励信号的情况下,让 agent 自己摸索出各种有用的动作技能。这很重要,因为如果机器人能自己学会很多基础技能(比如走路、转身、拿东西),以后学具体任务(比如送快递)就会快得多。下面,分析它的动机和方法:现有方法的 Gap:METRA 的动机,METRA 如何解决 Gap:metra 所做的第一件事,就是把 skill discovery 里经典的互信息目标,换成了 Wasserstein dependency measure(W

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2025-06-08 12:24:48 47

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