突破机器人扩散策略延迟瓶颈：实现亚毫秒级推理

chris_j_paxton · x · 2026-08-05

Diffusion Policy（扩散策略）是推动真实世界机器人学习爆发的重要技术，但其依赖从随机噪声计算最终动作轨迹的机制，导致了预测时的高延迟。

研究人员提出了一种新思路：基于先前的动作来初始化搜索。这种方法不仅实现了极快的策略推理（亚毫秒级延迟），还在多项场景中提升了泛化能力，能够生成高质量的动作预测。

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