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Learning Long-Context Diffusion Policies via Past-Token Prediction
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内容提要
本研究提出了过去令牌预测（PTP）作为辅助任务，以解决从演示中学习长上下文策略的挑战。该方法显著提升了时间建模能力和策略训练效率，使长上下文扩散策略的性能提高了3倍，训练速度加快超过10倍。
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关键要点
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本研究提出了过去令牌预测（PTP）作为辅助任务，以解决从演示中学习长上下文策略的挑战。
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PTP帮助政策更好地捕捉过去与未来行动之间的依赖关系。
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该方法显著提高了时间建模能力和策略训练效率。
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实验结果显示，长上下文扩散策略的性能提高了3倍，训练速度加快超过10倍。
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