CMU 团队 HALO 论文:人形机器人学会与不可预测的人类协作
Scobleizer · x · 2026-10-30
CMU 等团队的人机协作研究 HALO 入选 ICML 2026 Spotlight(Oral)。论文提出异构智能体 Lyapunov 策略优化(Heterogeneous-Agent Lyapunov policy Optimization),用 Lyapunov 认证直接在策略参数空间保证稳定性,弥合机器人与人类之间的「理性差距」,使分散式策略梯度学习收敛。仿真与真实人形机器人实验表明,认证稳定性提升了协作中边角案例的泛化与鲁棒性。Scobleizer 转发时感慨:未来几十年机器人将与人协同工作,而非取代人,美国各地车库里都藏着机床,这一技术落地后会很有市场。
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