Sergey Levine

Learning to Act While Waiting: RL Finetuning of Generalist Robot Policies Under Inference Latency

等待时学习行动：考虑推理延迟的通用机器人策略的强化学习微调

Brian Zhu, Momen Khalil, E Harrison, Emanuele Poggi, Philipp Schmitt, Bernd Kast, Philine Meister, Pranav Atreya, Qiyang Li, Finn Ferchau, Cesar Colmenero, Yash Shahapurkar, Gokul Narayanan, Melih Erdogan, Kai Wurm, Georg von Wichert, Oier Mees, Eugen Solowjow, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine

机构 * Siemens（西门子） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本研究针对通用机器人策略因推理延迟破坏马尔可夫假设导致标准RL失效的问题，提出ARLI框架，通过状态增强等设计实现延迟下的RL微调，在模拟及真实任务中表现优异。

Comments 25 pages, 12 figures, project website: this https URL (https://async-rl-intermediate-information.github.io/)