arXiv · cs.AI· Shashwat Saxena·· 8 天前AI 评分28
VaDar：基于价值分解的隐式目标条件化方法
VaDar: Implicit Goal Conditioning via Value Disaggregation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shashwat Saxena
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26629v1
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AI 导读
研究者提出 Value Disaggregation（VaDar），训练单一不依赖子目标的策略来最大化各子目标 critic 值的线性组合，从而在部署时免去子目标选择。实验显示 VaDar 始终与 goal-conditioning 等基线相当且常更优，并能处理非顺序目标和多优化目标。它是首个解决 RoboCasa 中长程任务难题的算法，即使从行为克隆预训练、初始成功率近零的策略出发也能成功。
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