ARC：稀疏人类纠正引导机器人策略残差修正

2026年10月28日arXiv Robotics报道，Anukriti Singh等作者提出自适应残差校正（ARC）后训练模块。该模块为轻量后训练模块，在冻结策略之上用强化学习学习残差修正，并以稀疏人类纠正引导自主探索。报道称，在真实机器人的三项精密操作任务中，ARC将平均任务成功率从33.3%提升至75.0%；人类纠正定义了七关节残差空间中2-3维的任务相关子空间，保留96.0-97.7%的纠正幅度平方。目前事件进展停留在该方法提出与初步实验报道阶段。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。