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CORMA提出多约束离线安全强化学习框架

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AI 综述

Changxu Ni 等作者提出 CORMA 约束路由决策 Mamba 框架,面向可泛化的多约束离线安全强化学习。论文称,该框架将策略推理拆分为约束感知的回报到达(RTG)估计和自适应动作生成,并通过路由引导的专家分布融合,为 Mamba 动作解码器提供安全引导。

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报道时间线

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10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    CORMA:面向可泛化多约束离线安全强化学习的约束路由决策 Mamba

    CORMA提出约束路由决策 Mamba 框架,面向可泛化的多约束离线安全强化学习。该框架将策略推理拆为约束感知的 RTG 估计和自适应动作生成,并通过路由引导的 product-of-experts 融合约束专家分布,为 Mamba 动作解码器提供安全引导。

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