ReAT: Residual Action Tokenization for Autoregressive Robot Policies
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Aus dem Abstract
Autoregressive robot policies rely on action tokenizers to convert continuous action chunks into compact sequences of discrete prediction targets. Existing tokenizers can reconstruct action chunks from discrete codes, but often leave implicit what each individual token contributes to the reconstructed action.
Aus dem Abstract. Unsere Zusammenfassung folgt.
Der Volltext wird hier nicht wiedergegeben, weil die Lizenz der Studie das nicht erlaubt. Das Original steht auf arXiv.