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Clam
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新的CLAM方法可从粗粒度数据推断局部因果效应
研究人员开发了CLAM，一种从聚合数据中推断局部因果效应的新颖方法。CLAM利用高分辨率的上下文协变量来捕捉独立问题解决方法所忽略的交互作用。该技术能够进行局部效应估计、反事实推理和原则性结果分解，在公共卫生和环境政策等局部差异显著的应用领域尤其有用。
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新的CLAM框架支持从无标签演示中进行机器人学习
研究人员开发了CLAM（连续潜在动作模型），一个用于机器人学习的新框架，可以从无标签演示数据中推断连续潜在动作。该方法通过使用自监督动力学预测和少量与任务无关的玩耍数据来训练动作解码器，从而绕过了对昂贵的、带有动作标签的专家数据的需求。CLAM在各种机器人任务上取得了显著的改进，任务成功率比以前的方法高2-3倍，并且接近于使用特权专家动作标签的行为克隆的性能。