WEDGE:用智能体自身的失败生成针对性训练环境
mohitban47 · x · 2026-10-16
研究团队提出 WEDGE(From Failures to Learnable Worlds),一个 policy-conditioned 的环境生成框架,用于导航智能体训练。核心发现:即使同一导航任务,不同智能体在不同环境条件下失败的点各不相同,而现有环境生成器并不考虑每个智能体真正需要练什么。WEDGE 通过分析智能体的失败案例,识别其薄弱条件,并据此生成既能针对弱点、又保持「可学习难度」的新训练世界——即用智能体自己的失败来塑造它接下来训练的世界。
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