BEACON 论文获 NeurIPS 2026 接收：探索模型应信任多少跨域数据

哈佛 Heng Yang 团队的 BEACON 论文获 NeurIPS 2026 接收，研究机器人策略如何学习每条源域数据的信任权重。该方法以 BEA（Best-Effort Adaptation）界为目标，联合训练扩散视觉运动策略与逐样本权重；在 sim-to-sim、sim-to-real 和多源操作实验中，鲁棒性与数据效率均优于仅用目标域数据、固定比例混合及特征对齐基线。