Refine Actions If Needed: Adaptive Action Chunk Refinement for Robot Manipulation
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초록 발췌
Computationally lightweight manipulation policies predict executable actions with low inference latency, but prediction errors can limit task success. Iterative generative policies can achieve higher task success rates, but repeated network evaluations increase inference latency.
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