ReLIC: A Method for 64k Steps of Contextual Reinforcement Learning for Embodied AI

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内容提要

本研究提出ReLIC,一种用于具身人工智能的强化学习方法,利用64,000步上下文经验帮助智能体快速适应新环境。该方法结合部分更新策略和Sink-KV机制,在多目标导航任务中表现优异,超越多种元强化学习基线,并展现模仿学习能力。

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