Curiosity Diffuser: Diffusion Models Guided by Reliability

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内容提要

本文提出了一种好奇心扩散器,旨在解决机器人智能中神经网络模型的不稳定性和收敛性问题,从而降低实际应用中的安全风险。该方法通过随机网络蒸馏模块评估模型行为与训练数据的一致性,显著提升了任务性能。

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