E A I 猩 球 E A I 猩 球 S h a r i n g k n o w l e d g e , A c q u i r i n g t e c h n o l o g y . 搜 索 关 键 字 搜 索 首 页 归 档 链 接 关 于 B F M s ： 行 为 基 础 模 型 的 S F 与 F B 表 示 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 8 1 7 分 类 : 基 础 模 型 , 强 化 学 习 评 论 4 7 次 阅 读 行 为 基 础 模 型 ( B e h a v i o r F o u n d a t i o n M o d e l ) 是 一 种 用 于 在 动 态 环 境 中 控 制 智 能 体 行 为 的 基 础 模 型 。 B F M s 通 常 在 广 泛 的 行 为 数 据 中 进 行 训 练 ， 从 而 编 码 广 泛 的 行 为 模 式 。 这 种 特 性 使 模 型 很 容 易 泛 化 到 不 同 的 任 务 、 上 下 文 、 或 环 境 ， 证 明 了 多 样 和 自 适 应 的 行 为 生 成 能 力 。 与 V L A 不 同 ， B F M s 直 接 控 制 智 能 体 的 行 为 ， 且 主 要 为 H u m a n o i d s 设 计 的 。 对 于 B F M s ， 首 次 提 出 于 《 F a s t A d a p t a t i o n w i t h B e h a v i o r a l F o u n d a t i o n M o d e l s 》 ， 其 利 用 f o r w a r d b a c k w a r d 表 示 框 架 构 建 行 为 基 础 模 型 ， 该 框 架 不 仅 学 习 了 基 本 特 征 ， 还 学 习 了 s u c c e s s o r f e a t u r e s 。 接 下 来 ， 对 f o r w a r d b a c k w a r d 表 示 和 s u c c e s s o r f e a t u r e s 进 行 详 细 的 介 绍 。 阅 读 剩 余 部 分 世 界 模 型 是 什 么 ？ 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 8 0 3 分 类 : 基 础 模 型 评 论 1 2 3 次 阅 读 T h e i m a g e o f t h e w o r l d a r o u n d u s , w h i c h w e c a r r y i n o u r h e a d , i s j u s t a m o d e l . N o b o d y i n h i s h e a d i m a g i n e s a l l t h e w o r l d , g o v e r n m e n t o r c o u n t r y . H e h a s o n l y s e l e c t e d c o n c e p t s , a n d r e l a t i o n s h i p s b e t w e e n t h e m , a n d u s e s t h o s e t o r e p r e s e n t t h e r e a l s y s t e m . — J a y W r i g h t F o r r e s t e r 以 上 是 系 统 动 力 学 之 父 对 m e n t a l m o d e l 或 w o r l d m o d e l 的 描 述 。 阅 读 剩 余 部 分 E v o R L ( 二 ) ： E P O 算 法 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 8 0 2 分 类 : 强 化 学 习 评 论 8 7 次 阅 读 之 前 ， 《 E v o R L ( 一 ) ： 为 什 么 要 演 化 算 法 与 R L 结 合 ？ 》 描 述 了 演 化 算 法 与 R L 的 结 合 是 为 了 提 升 智 能 体 的 探 索 能 力 。 接 下 来 ， 介 绍 一 下 两 者 结 合 的 《 E v o l u t i o n a r y P o l i c y O p t i m i z a t i o n 》 算 法 。 阅 读 剩 余 部 分 E v o R L ( 一 ) ： 为 什 么 要 演 化 算 法 与 R L 结 合 ？ 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 7 2 7 分 类 : 强 化 学 习 1 条 评 论 1 0 8 次 阅 读 对 于 机 器 人 控 制 ， 有 两 种 方 法 ， 分 别 是 演 化 算 法 和 强 化 学 习 。 然 而 ， 该 两 种 方 法 各 有 各 自 的 特 点 。 其 中 ， R L 智 能 体 需 要 探 索 平 衡 和 利 用 ， 探 索 是 为 了 找 到 更 优 的 策 略 ， 而 利 用 是 为 了 学 习 到 奖 励 最 大 化 的 知 识 。 然 而 ， 智 能 体 扩 展 到 数 千 个 环 境 时 ， 交 互 数 据 很 快 收 敛 ， 即 不 同 环 境 中 数 据 的 相 关 性 较 高 。 那 么 ， 如 何 提 高 其 探 索 能 力 呢 ？ 阅 读 剩 余 部 分 C o n s t r a i n e d R L ( 一 ) ： 策 略 优 化 理 论 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 7 2 0 分 类 : 强 化 学 习 评 论 1 2 8 次 阅 读 在 真 实 世 界 中 ， 智 能 体 的 探 索 通 常 有 约 束 的 ， 因 为 有 些 行 为 会 产 生 较 大 的 成 本 。 同 时 ， 对 于 多 目 标 的 智 能 体 来 说 ， 待 满 足 的 目 标 之 间 属 于 冲 突 的 ， 那 么 就 可 以 把 其 转 化 为 有 约 束 的 优 化 问 题 ， 从 而 更 好 的 解 决 问 题 。 然 而 ， 《 C o n s t r a i n e d P o l i c y O p t i m i z a t i o n 》 之 前 ， C R L 主 要 适 用 于 低 维 空 间 。 那 么 ， C P O 提 出 了 什 么 方 法 ， 从 而 解 决 高 维 控 制 问 题 呢 ？ 阅 读 剩 余 部 分 R L 中 表 示 ( 二 ) ： 表 示 的 评 估 与 提 取 方 法 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 7 1 3 分 类 : 强 化 学 习 评 论 1 2 1 次 阅 读 在 《 R L 中 表 示 ( 一 ) ： 样 本 效 率 和 模 型 性 能 的 提 升 方 法 》 中 提 到 ： 表 示 可 提 高 R L 的 性 能 和 样 本 效 率 。 在 R L 训 练 过 程 中 ， 表 示 的 提 取 方 式 有 两 种 ， 一 种 是 把 无 监 督 损 失 作 为 辅 助 目 标 ； 另 一 种 是 预 训 练 离 线 数 据 ， 作 为 O n l i n e R L 的 先 验 。 那 么 ， 表 示 的 对 下 游 任 务 影 响 的 评 估 方 法 是 什 么 呢 ？ 两 种 表 示 提 取 方 法 都 有 哪 些 方 法 呢 ？ 阅 读 剩 余 部 分 1 2 3 4 . . . 2 9 后 一 页 » 最 新 文 章 B F M s ： 行 为 基 础 模 型 的 S F 与 F B 表 示 世 界 模 型 是 什 么 ？ E v o R L ( 二 ) ： E P O 算 法 E v o R L ( 一 ) ： 为 什 么 要 演 化 算 法 与 R L 结 合 ？ C o n s t r a i n e d R L ( 一 ) ： 策 略 优 化 理 论 R L 中 表 示 ( 二 ) ： 表 示 的 评 估 与 提 取 方 法 M o E ( 一 ) ： 网 络 架 构 演 进 与 特 性 R L 中 表 示 ( 一 ) ： 样 本 效 率 和 模 型 性 能 的 提 升 方 法 变 分 推 断 ( 一 ) ： K L D i v e r g e n c e 作 为 距 离 度 量 指 数 族 与 自 然 指 数 族 分 布 标 签 云 ( T o p 2 0 ) 扩 散 模 型 大 规 模 R L G A N s 激 活 函 数 T r a n s f o r m e r s F l o w s 表 示 学 习 扩 散 策 略 V A E s 神 经 网 络 特 性 A t t e n t i o n s A L O H A s R L 关 键 点 N N 可 塑 性 微 调 B i p e d a l s N e R F s L o R A s 对 比 学 习 R L 样 本 高 效 分 类 理 论 ( 3 6 ) 数 学 ( 1 1 ) 信 息 论 ( 3 ) 认 知 科 学 ( 1 ) A I 理 论 ( 1 8 ) 基 础 模 型 ( 7 3 ) 生 成 模 型 ( 1 9 ) 视 觉 模 型 ( 8 ) W h i t e B o x 网 络 ( 2 ) 大 语 言 模 型 ( 6 ) 多 模 态 模 型 ( 1 0 ) V L A 模 型 ( 7 ) 演 化 学 习 ( 3 ) 持 续 学 习 ( 2 ) 持 续 R L ( 1 ) 强 化 学 习 ( 2 6 ) 基 于 策 略 ( 1 ) 基 于 值 ( 1 ) A c t o r C r i t i c ( 5 ) O f f l i n e R L ( 3 ) 模 仿 学 习 ( 1 0 ) A I 系 统 ( 3 ) R o b o t 学 习 ( 2 8 ) 科 学 空 间 © 2 0 2 5 E A I S t a r . P o w e r e d b y T y p e c h o . 备 案 号 : 沪 I C P 备 2 0 2 3 0 1 8 9 7 0 号 2

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