Chelsea Finn

Q-Learning With World Models

结合世界模型的Q学习

Perry Dong, Yueru Jia, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本研究提出QWM框架，将世界模型与标准Q学习结合，在真实环境训练中避免复合模型偏差，在Robomimic和LIBERO基准上的样本效率与性能均优于现有SOTA方法。

EXPO-FT: Sample-Efficient Reinforcement Learning Finetuning for Vision-Language-Action Models

EXPO-FT：面向视觉-语言-动作模型的样本高效强化学习微调

Perry Dong, Kuo-Han Hung, Tian Gao, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出EXPO-FT系统，通过样本高效的强化学习微调预训练的VLA策略，在多种高精度操作任务中实现完美性能（30/30成功率），平均仅需19.1分钟在线机器人数据。