Исследовательский проект: обучение модели оценивать успешность каждого кадра роботизированных попыток по бинарной метке успех/провал.
Из записей роботизированных попыток с одной лишь меткой успех/провал проект учит модель оценивать, насколько близко к успеху каждое состояние в ходе эпизода. Это превращает даже неудачные попытки в полезные данные для обучения роботов действию (VLA), показывая момент неудачи и последующее восстановление. Проверено на задаче распаковки актуатора, 800 записей.
Описание автора:Learning distributional value functions from binary labeled data.
Jupyter Notebook★ 1создан 16 сентября 2026форков 0