ReLIC：一种用于具身人工智能的64k步上下文强化学习的方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了具身智能体在新环境中快速适应的挑战。我们提出了ReLIC，一种利用64,000步上下文经验进行强化学习的新方法，结合了部分更新策略和Sink-KV机制，使智能体能够高效学习并适应新任务。研究结果表明，ReLIC在多目标导航任务中超越了多种元强化学习基线，并表现出少量模仿学习的能力。
本研究提出ReLIC方法，帮助智能体在新环境中快速适应。ReLIC利用64,000步的上下文经验进行强化学习，结合部分更新策略和Sink-KV机制，使智能体高效学习新任务。结果显示，ReLIC在多目标导航任务中表现优于多种元强化学习基线，并具备一定的模仿学习能力。
