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SwiftSage
SwiftSage 是一种新的代理框架,基于双系统认知理论设计,用于复杂的互动推理任务。该框架结合了行为克隆和大语言模型提示功能,显著提高任务完成效率。其组成包括代表快速直觉思维的 Swift 模块和模拟深思熟虑过程的 Sage 模块,两者配合提升问题解决的效率和稳定性。在 ScienceWorld 基准的30项任务中,SwiftSage 显示出优于其他方法的性能,证明了其处理复杂任务的有效性。
ibc
IBC项目提出的隐式行为克隆算法在机器人策略学习中表现优异。该方法善于处理复杂、不连续和多值函数,适用于高维动作空间和视觉输入场景。在D4RL基准测试中,IBC在人类专家任务上与顶尖离线强化学习方法相当。实际应用中,IBC能让机器人学习复杂精细行为,应对高组合复杂性和毫米级精度任务。