ARC模块利用稀疏人类反馈提升机器人成功率

ARC自适应残差修正模块近期在arXiv发布，旨在利用稀疏人类反馈提升机器人操作成功率。该模块通过强化学习在冻结策略上学习残差修正，无需将人类修正作为最终动作目标，即可实现局部约束下的自主后训练优化。实验结果显示，在三项精准操作任务中，平均成功率从33.3%提升至75.0%。此外，该系统在七自由度空间中保留96.0%-97.7%的修正幅度，利用稀疏反馈确定激活时机与探索区域。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。