用人类纠正数据适配机器人模型
micoolcho · x · 2026-07-16
这条讨论的是：现代视觉-语言-动作模型和世界动作模型已经能做出不错的操控，但迁移到新机器人、新任务时仍然很难可靠适配。
提出的思路是用 DAgger 风格的在线模仿学习：
- 先把机器人部署出去
- 持续收集人类纠正数据
- 再更新策略，而不是只靠离线微调
作者还补充说，如果有类似的轨迹/人类纠正数据，可能值得把 DAgger 式数据在更多任务和环境里规模化积累。
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