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目标条件强化学习
01 02
MangoBench：面向多智能体目标条件离线强化学习的基准
MangoBench: A Benchmark for Multi-Agent Goal-Conditioned Offline Reinforcement Learning
为视觉驱动的具身智能体提供多目标离线训练与评测基准，其47个任务覆盖高维视觉输入下的联合控制与双臂操作，可直接用于检验视觉表征在稀疏奖励下的目标泛化能力。
由视频扩散模型提供目标驱动奖励的强化学习
Goal-Driven Reward by Video Diffusion Models for Reinforcement Learning
把预训练视频扩散模型的视频编码器潜变量与生成目标视频的对齐度当作奖励，并用 CLIP 从生成视频中挑出目标帧、再以前向后向表征给出帧级奖励——这套「用生成模型当奖励函数」的流程可直接迁移到视觉驱动的机器人操作与导航任务中，替代人工设计的程序化奖励。