强化学习与具身智能 / CVPR2026
CycleManip:通过有效历史感知与理解实现基于周期的操作
CycleManip: Enabling Cycle-based Manipulation via Effective History Perception and Understanding
面向视觉-语言-动作(VLA)模仿策略的即插即用历史感知模块:用代价感知采样挑选历史帧、用多任务学习增强历史理解,可直接嵌入现有 VLA 策略以处理需要精确终止时刻的周期性操作任务。
模仿学习视觉-语言-动作模型机器人操作基准