Ambient Diffusion Policy 中选 CoRL 2026,用噪声选择性学习亚优机器人数据
giannis_daras · x · 2026-09-05
Ambient Diffusion Policy 被 CoRL 2026 接收（Austin 举行）。该方法针对机器人学习中普遍存在的亚优数据（suboptimal data）问题，提出比数据过滤和共训练更好的方案：过滤会浪费数据，共训练会同时学到好坏特征，而 Ambient Diffusion Policy 通过依赖噪声程度的数据使用方式（noise-dependent data usage），选择性地从数据中学习有用特征。
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