高斯头替代扩散层:仅用 0.02% 数据让机器人策略推理快至 2 倍

francoisfleuret · x · 2026-10-30

研究者发现,flow policies 的核心可以用一个高斯分布近似:把最后一层换成在仅 0.02% 数据上拟合的高斯头,任务成功率相近,推理最快提速 2 倍,且能给出闭式似然。François Fleuret 点评称,真实世界动作规划需要大连续动作空间与复杂后验,但正如扩散模型的道理——只要时间尺度足够小,一个朴素的高斯就够用;行为多样性仍可通过物理时间上的扩散保留。实验覆盖 Xiaomi-Robotics-1 与 GR00T。