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Coupled Distributional Random Expert Distillation for Online Imitation Learning in World Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种耦合分布随机专家蒸馏方法，旨在解决在线模仿学习中因对抗奖励或值公式引起的不稳定性问题。该方法通过在世界模型的潜在空间中联合估计专家和行为分布，实现了稳定的性能和专家级结果，优于传统对抗方法。
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关键要点
- 本文提出了一种耦合分布随机专家蒸馏方法，旨在解决在线模仿学习中的不稳定性问题。
- 该方法通过在世界模型的潜在空间中联合估计专家和行为分布，提供了稳定的性能。
- 与传统的对抗方法相比，该方法在稳定性和专家级结果上表现更优。
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