arXiv · cs.AI· Botao He·· 12 天前AI 评分42
DSP：从监督式 Play 中学习灵巧操作
Dexterity from Supervised Play
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Botao He
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.22340v1
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AI 导读
研究者提出 DSP（Dexterity from Supervised Play）框架：机器人通过行为克隆从几分钟人类 play 数据中学习 play 策略，再自主部署收集数小时交互数据训练世界模型，并引导 MPC 规划。真实世界实验中，该方法成功率比 hindsight 行为克隆高 69.6%，以少 490 倍的交互数据达到与强化学习相当的成功率，且无需任务特定演示或 sim-to-real 迁移。
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