REGRIND：用人体轨迹初始化提升灵巧操作强化学习样本效率
HaozhiQ · x · 2026-08-25
REGRIND 为灵巧操作的强化学习提供了一种简单方法。它不从零开始学习，而是先使用校准后的人体重定向轨迹进行初始化，再让 RL 进行微调优化。核心理念是“良好的初始化 + RL 优化 > 从头开始学习”，这种方法在保持自然类人动作的同时，显著提高了样本效率。
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