双层优化奖励发现器

无需人工调参

通过遗憾最小化自动发现奖励函数，加速策略优化并提高具身智能体在多样任务中的适应性。

卢仁智 · Zonghe, Shao · Ding, Yuemin · 陈蕊娟 · 伍冬睿 · 苏厚胜 · 杨涛 · Zhang, Fumin · 王钧 · Shi, Yang · Zhong-Ping, Jiang · 丁汉 · 张海涛

Nature Communications 2025

技术优势

不用人工设计奖励

通过双层优化和遗憾最小化自动发现奖励函数，省去了人工设计过程。

适应多类任务

所发现的奖励函数能提高智能体在多样任务中的适应性，无需为每个任务单独调参。

收敛更快

该方法加速策略优化，减少训练时间。

应用场景

• 具身智能体训练：用于训练具身智能体时自动生成奖励，省去手工设计。
• 机器人技能学习：在机器人技能学习中自动发现合适奖励，加速技能掌握。
• 工业机器人控制：为工业机器人控制任务自动生成奖励函数，减少调参负担。
• 自主系统设计：在自主系统设计中帮助确定有效的奖励信号，提升策略性能。