arXiv Robotics· Yuxiang Lu, Yantong Liu, Jinghua Hou, Xueli Sun, Ruihua Han, Zhe Liu, Hengshuang Zhao·· 2 小时前AI 评分38
TILDE：从具身基础模型进行教师闭环蒸馏
TILDE: Teacher-in-the-Loop Distillation from Embodied Foundation Models
AI 导读
TILDE 通过将学生模型诱导状态下的在线蒸馏与教师执行恢复轨迹的学习相结合，把预训练具身基础模型的能力迁移到未做动作预训练的策略上。其 AutoDAgger 数据聚合流程用机器人奖励模型监测任务进度并触发教师干预，恢复轨迹采集速度比人工介入方法提升 2 倍以上。在三个真实世界任务中，TILDE 的任务表现最高达行为克隆的 4.1 倍，并支持有效的跨架构蒸馏。
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