机器人 / 具身智能

Context Representation via Action-Free Transformer encoder-decoder for Meta Reinforcement Learning

通过无动作变换器编码器-解码器进行上下文表示以实现元强化学习

Amir M. Soufi Enayati, Homayoun Honari, Homayoun Najjaran

机构 * Department of Mechanical Engineering University of Victoria（机械工程系维多利亚大学） ； Mila-Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出CRAFT模型，通过无动作变换器编码器-解码器实现上下文表示，提升元强化学习在机器人控制中的泛化能力和适应速度。

Automatic Reward Shaping from Multi-Objective Human Heuristics

多目标人类启发式自动奖励塑造

Yuqing Xie, Jiayu Chen, Wenhao Tang, Ya Zhang, Chao Yu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MORSE通过双层优化框架自动整合多目标人类启发式奖励，提升机器人任务性能。