arXiv 人工智能· Mingyu Park, Samyeul Noh, Hyun Myung, Donghwan Lee·· 3 小时前AI 评分33
VIGOR：基于潜空间一致性的模型强化学习零样本视觉泛化
VIGOR: Zero-Shot Visual Generalization via Latent-Space Consistency in Model-Based Reinforcement Learning
AI 导读
VIGOR 是一种基于模型强化学习（MBRL）的零样本视觉泛化框架，通过潜空间一致性解决未见视觉干扰在多步规划中导致的误差累积问题。该框架融合了非对称弱到强增强、动力学层一致性以及编码器层稳定化三大组件。在 DMC 和 Robosuite 评测中，VIGOR 性能超越现有 SOTA 基线，相较次优基线分别提升 3.4% 和 43.6%。
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