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超大規模機器人強化學習的平衡數據飲食:成功引導採樣 SGS
A Balanced Data Diet: Success Guided Sampling for Mega-Scale Robot RL
本研究提出成功引導採樣(SGS),透過動態將訓練資源集中於機器人當前能力的邊界任務,解決百萬級平行模擬器中均勻採樣導致的算力浪費問題。
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A Balanced Data Diet: Success Guided Sampling for Mega-Scale Robot RL
本研究提出成功引導採樣(SGS),透過動態將訓練資源集中於機器人當前能力的邊界任務,解決百萬級平行模擬器中均勻採樣導致的算力浪費問題。