本文讨论了“人类在环”(HITL)在生产AI系统中的重要性,强调在高风险任务中人类监督的必要性。HITL有三种模型,适用于不同的决策场景。文章还探讨了如何通过持久状态存储和实时数据平台(如Redis)支持HITL工作流,以确保AI系统的安全性和合规性。
本研究提出了NCDPO框架,旨在解决扩散策略在决策场景中因示范数据的亚最优和有限覆盖导致的次优轨迹生成问题。通过将扩散策略重构为噪声条件下的确定性策略,实现了可追踪的似然评估和梯度反向传播,显著提高了样本效率,并在多项基准测试中优于现有方法。
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