上海交大开源机器人价值引导框架VaM
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上海交大开源机器人价值引导框架VaM
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AI 综述
上海交大团队提出并开源Value as Memory（VaM）在线价值引导后训练框架，通过缓存的价值预测识别机器人作业中的进度停滞或倒退，并触发恢复行为。框架依次采用行为克隆、离线强化学习预热、在线纠错和自主rollout四个阶段训练。 据AGI Hunt报道，VaM在盒子装配任务中连续自主运行4小时，成功率超过95%，并在叠衣服和磁性巴士装配任务中完成验证。
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最新进展10月26日 22:43
上海交大团队提出 VaM 价值预测记忆框架，机器人连续作业 4 小时成功率超 95%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI Hunt上海交大团队提出 VaM 价值预测记忆框架，机器人连续作业 4 小时成功率超 95%
上海交大团队提出 Value as Memory（VaM）在线价值引导后训练框架，利用缓存的价值预测识别机器人任务中的进度停滞与倒退，并触发恢复行为。框架采用行为克隆、离线 RL 预热、在线纠错与自主 rollout 四个训练阶段，代码和论文已开源。盒子装配任务连续自主运行 4 小时的成功率超过 95%，并在叠衣服和磁性巴士装配任务中完成验证。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。