arXiv Robotics· Kallol Saha, Yining Hong, Amber Li, Yejin Choi, Maxim Likhachev, David Held·· 2 小时前AI 评分38
DISCO：用连续动作上的蒸馏树搜索实现长时程多物体重排
Long-Horizon Multi-Object Rearrangement via Distilled Tree Search over Continuous Actions
AI 导读
DISCO 通过渐进加宽的 MCTS 在物理仿真中生成长时程规划，并用 GPU 并行仿真将搜索计划定期蒸馏进策略-价值模型，测试时无需仿真器搜索即可直接部署。在仿真与真实重排任务中，DISCO 优于行为克隆、强化学习和基于搜索的基线。该工作已被 CoRL 2026 接收为 Oral。
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