ODE Policy 发布：用神经 ODE 学习动作演化，机器人成功率提升至 5.9 倍

ODE Policy 由南洋理工 Jianfei Yang 团队发布，以神经常微分方程（neural ODE）学习连续动作动力学，使模仿学习任务成功率相对 flow matching 提升至 5.9 倍。1 个 epoch 后，泛化达 5.4 倍、模式平衡达 3.9 倍，动作生成快 10.8 倍，并覆盖五类机器人任务。