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    把RLHF带给VLA模型!通过偏好对齐来优化机器人策略,代码已开源

    项目地址:https://grape-vla.github.io 代码地址:https://github.com/aiming-lab/GRAPE 研究背景 近年来,视觉-语言-动作模型(Vision-Language-Action...GRAPE 的框架如下图所示: 图 1:GRAPE 的框架 GRAPE 带来了以下三大优势,显著增强了 VLA 模型的泛化性: GRAPE 在轨迹层面通过强化学习(RL)目标对 VLA 进行对齐,赋予模型全局决策能力...,而不仅仅是简单的行为克隆; GRAPE 隐式建模了成功和失败尝试中的奖励,从而提升对多样化任务的泛化能力; GRAPE 采用可扩展的偏好合成算法。...GRAPE 通过与任意目标对齐的偏好对轨迹进行排序,进而使得 VLA 模型能被对齐到设定的目标上。...实验表明,当对齐目标为更安全或更高效的操作策略时,GRAPE 可将碰撞率降低 44.31%,或将执行轨迹的长度缩短 11.15%。

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    【python】lambda表达式与排序

    首先我们来看一下字符串使用默认的排序 list = ['Apple', 'Grape', 'Orange', 'Pear', 'Cheery', 'Bluebrrey', 'Dew'] print('排序前...’, ‘Orange’, ‘Pear’, ‘Cheery’, ‘Bluebrrey’, ‘Dew’] 按照长度升序排序: [‘Dew’, ‘Pear’, ‘Apple’, ‘Grape’, ‘Orange...’, ‘Cheery’, ‘Bluebrrey’] 按照长度逆序排序: [‘Bluebrrey’, ‘Orange’, ‘Cheery’, ‘Apple’, ‘Grape’, ‘Pear’, ‘Dew...现在我们发现​其实编写的strlen函数就是一个一条语句的函数,我们可以使用lambda表达式代替这个函数 用lambda函数代替strlen函数 list = ['Apple', 'Grape', '...’, ‘Cheery’, ‘Bluebrrey’] 按照长度逆序排序: [‘Bluebrrey’, ‘Orange’, ‘Cheery’, ‘Apple’, ‘Grape’, ‘Pear’, ‘Dew

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