Компьютерная наука > Робототехника [представлен 21 октября 2026 года] Название: Terra Transfer++: Демонстрация - Бесплатное конечное-энд планирование, вид PDF HTML (экспериментальное) резюме: автономный вождение в конце концов достигло самых современных результатов по контрольным показателям и реальному развертыванию. Однако его стандартный тренировочный рецепт дорого стоит по всем существующим парадигмам: для имитации обучения требуются дорожные журналы в масштабах парка, распределение поведения которых лишь тонко охватывает решающие вопросы безопасности хвоста; обучение с помощью фотореалистичных имитаторов при обеспечении различных моделей поведения ограничивается эффективностью выборки, разовой стоимостью производства, а также прохождением через большую панель зрения. Самопроигрыш в векторизованных имитаторах меняет экономику: на миллионы этапов запуска в секунду можно получить государственное распределение с естественным разнообразием во время столкновений, почти пропусков и восстановления, которое не содержится ни одного журнала управления транспортным средством, а политика в отношении высокореактивных действий вытекает из базового вознаграждения за качество вождения. Наш подход использует эту асимметрию. Мы готовим единую политику с помощью самопроигрыша, переворачиваем ее в учительницу траектории движения, которая также планирует и тренирует легковесных адаптаторов на замерзшей предварительно обученной системе зрения для воспроизведения латентного пространства любого…
" Terra Transfer++: Демонстрация - свободный планиратор
arXiv: 261 030 30319v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: " От конечного до последнего этапа автономного вождения &qt; достиг самых современных результатов в плане контрольных показателей и реальных возможностей развертывания. Однако его стандартный тренировочный рецепт дорого стоит по всем существующим парадигмам: для имитации обучения требуются дорожные журналы в масштабах парка, распределение поведения которых лишь тонко охватывает решающие вопросы безопасности хвоста; обучение с помощью фотореалистичных имитаторов при обеспечении различных моделей поведения ограничивается эффективностью выборки, разовой стоимостью производства, а также прохождением через большую панель зрения. Самопроигрыш в векторизованных имитаторах меняет экономику: на миллионы этапов запуска в секунду можно получить государственное распределение с естественным разнообразием во время столкновений, почти пропусков и восстановления, которое не содержится ни одного журнала управления транспортным средством, а политика в отношении высокореактивных действий вытекает из базового вознаграждения за качество вождения. Наш подход использует эту асимметрию. Мы предвосхищаем единую политику самопроигрывательской игрой, перетаскивая ее ин.