Dream to Remember: Continual Steering of Generalist Robot Policies with World Models
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초록 발췌
Generalist robot policies are trained with imitation learning and are bounded by the quality and coverage of their demonstrations. Reinforcement learning can improve and extend them, either by fine-tuning the policy weights or by training a small module to steer the input noise of a frozen generative policy.
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