Visual Reward Models专业
CriticHack 显示优化 Robometer 会同时推高任务成功率和错误对象失败
这是一篇 arXiv 预印本,未经同行评审。作者提出 CriticHack 评测框架,在仿真抽屉任务上全参数微调扩散策略并优化 Robometer 视觉奖励,5 次训练将任务成功率提高 10.2 个百分点,但错误对象失败也提高 10.9 个百分点,而真实完成信号不会放大该失败。文章用倾斜模型解释这一现象,并通过冻结结果验证器将优化重定向到正确任务。
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这是一篇 arXiv 预印本,未经同行评审。作者提出 CriticHack 评测框架,在仿真抽屉任务上全参数微调扩散策略并优化 Robometer 视觉奖励,5 次训练将任务成功率提高 10.2 个百分点,但错误对象失败也提高 10.9 个百分点,而真实完成信号不会放大该失败。文章用倾斜模型解释这一现象,并通过冻结结果验证器将优化重定向到正确任务。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。