arXiv · cs.AI· Likui Zhang·· 5 天前AI 评分43
AtomicRL：面向长时序机器人操作的原子化强化学习框架
AtomicRL: Atomic Reinforcement Learning for Long-Horizon Robotic Manipulation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Likui Zhang
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.30097v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
AtomicRL 是一个面向 VLA 模型的 RL 后训练框架，通过原子任务结构实现可靠的 credit assignment 与自适应探索。其引入 Semantic-Aware Policy Optimization（SAPO）和 Bottleneck-Adaptive Target Exploration（BATE），并配套 Real2Sim2Real 流水线。在 LIBERO-LONG 上较 PPO 提升 3.6% 和 4.0%，CALVIN ABC-D 上最高提升 9.5%，真实任务平均提升 21.3%。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org