BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-24T00:00:00Z

Learning to Observe: Seeking Decision-Making Information through Policy Factorization

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内容提要

本研究提出了DISaM双策略解决方案，解决了机器人操作任务中主动探索信息的缺失问题。该方法通过因子化的上下文马尔可夫决策过程，有效分离信息寻求与接收策略，显著提升了多种操作任务的表现。

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标签

DISaM 信息探索 机器人操作 策略 马尔可夫决策