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Chirayu Nimonkar
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Mixture-of-Experts VLAs 涌现式学习组合式机器人策略
研究人员探索了 Mixture-of-Experts (MoE) 视觉语言代理 (VLA) 在学习组合式机器人策略方面的能力。通过在没有预定义任务层次结构的情况下，对专家演示进行 MoE 动作头训练，研究发现该系统能够涌现式地学习将任务分解为可重用的基本单元。这些学习到的专家在任务之间被重复使用，并对应于不同的低级行为，这表明路由器隐式处理了高级排序，而专家充当了组合构建块。这种方法取得了与整体基线相当的性能，同时展示了专业的专家行为…
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自监督目标达成实现多智能体协作与探索
研究人员开发了一种用于多智能体强化学习（MARL）的自监督目标达成技术，该技术无需显式奖励函数即可促进协作和探索。该方法侧重于最大化达成目标状态的可能性，证明了智能体可以从稀疏的反馈信号中有效学习。在MARL基准测试上的实证结果表明，这种自监督方法在利用相同稀疏奖励的情况下优于替代方法，并且比单智能体策略更具鲁棒性，能够在具有挑战性的稀疏环境中学习中间协调策略。