real-world reinforcement learning for robot policies전문가
가치를 기억으로: 범용 로봇 정책의 온라인 가치 기반 후속 학습
상하이교통대 연구진의 이 프리프린트는 범용 로봇 정책에 스스로 추정한 최근 작업 진척도를 입력으로 넣고, 일하는 동안 재학습을 돌려 현장에서 계속 배우게 한다. 빨래 개기를 포함한 실제 장기 과제 3종에서 진척도 기억이 없는 같은 시스템보다 평균 성공률이 29.4%포인트, 기존 일괄 재학습보다 32.8%포인트 높았다.