自适应采样强化学习：纯 RL 训出超越以往的运动控制策略
jeffclune · x · 2026-10-10
Jeff Clune 转发研究者 mateoguaman 关于自适应采样（adaptive sampling）用于机器人 RL 的讨论。
- 作者指出自适应采样/课程帮助 RL 的想法早已有之，David Hoeller、Nikita Rudin 等人曾用自适应课程在 locomotion 上取得突破性结果，开放式学习（open-ended RL）社区（如 Jeff Clune、Joanna Bryson/Joel Lehman 一脉）也长期沿此方向探索。
- 该工作提供的是这一思路的一个简单实例化：无需手工设计，随算力扩展效果显著提升，训练出的策略能解决此前 RL 难以完成的机器人任务。
- 学到的行为是反应式、高动态、快速的，因为完全由 RL 训练得到，不依赖模仿数据或动作轨迹跟踪。
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