arXiv · cs.AI· Sriyash Poddar·· 5 天前AI 评分43
ASTEROID：非对称在线策略蒸馏学会上下文内探索
Asymmetric On-Policy Distillation Learns In-Context Exploration
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sriyash Poddar
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.30105v1
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AI 导读
研究者提出 ASTEROID，一种学生—教师监督学习框架，通过在学生在线策略采集的历史上下文上蒸馏特权专家动作，让部分可观测下的学生学会测试时探索。在 11 个环境（离散探索基准、机械臂操作、导航、Procgen 等）中，ASTEROID 在固定探索预算下回报约提高 2x，交互次数比 RL 基线少约 100x，并在视觉受限的真实机器人操作上比标准蒸馏成功率提升 +40%。
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