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即时策略：通过图扩散进行上下文模仿学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种即时策略，通过图表示引入归纳偏差，解决机器人领域的上下文模仿学习问题，快速学习多种日常任务，并为跨实体和零样本转移奠定基础。
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关键要点
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本研究提出了一种即时策略（Instant Policy），解决机器人领域中的上下文模仿学习（ICIL）问题。
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该策略可以通过一到两个示例瞬时学习新任务。
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关键在于使用图表示引入归纳偏差，将ICIL建模为图生成问题。
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该方法能够利用伪示例训练模型，快速学习多种日常机器人任务。
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研究为跨实体和零样本转移到语言定义任务奠定基础。
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