#行为克隆

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。