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基于基础模型的机器人自学习框架：从探索中成长
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了移动机器人自主探索和检查的问题，提出了一种新的数据驱动的模仿学习框架，并通过EXPLORE算法训练了一个策略，以最大化从世界中获取的信息量。验证了该方法在不同对象分布上的适应能力。
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关键要点
- 研究移动机器人自主探索和检查的问题
- 在燃料预算有限的情况下最大化获取信息
- 提出数据驱动的模仿学习框架
- 通过EXPLORE算法训练策略
- 模仿完整信息的先知以最大化信息获取
- 验证方法在不同对象分布上的适应能力
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