arXiv cs.RO 机器人学· Dayou Li, Jionghao Wang, Peihao Wang, Jiuzhou Lei, Hao Wang, Jichen Chai, Hezhen Hu, Minghui Zheng, Zhangyang Wang, Xin Li, Wenping Wang, Zhiwen Fan·· 5 小时前精选AI 评分52
DiTaR：解耦任务相关隐动力学的机器人操作奖励建模方法
Disentangling Task-Relevant Latent Dynamics for Reward Modeling
AI 导读
论文提出 DiTaR 框架，从异构视频中学习稠密奖励，通过非对称两阶段过程在任务相关隐空间中抑制与任务无关的视觉变化，并训练历史与语言条件的 rectified-flow 模型捕捉任务动力学，从动力学兼容性的时间变化导出方向性稠密奖励。
推荐理由
论文点明视频奖励易受视觉干扰的成因，并给出解耦方案，可作为奖励学习路线的参考。
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