Abhishek Gupta 谈将 RL 应用于现实世界机器人 - #466

这篇文章总结了一个播客节目，该节目以加州大学伯克利分校 BAIR 实验室的博士生 Abhishek Gupta 为特色。讨论的重点是将强化学习 (RL) 应用于现实世界的机器人技术。关键主题包括奖励监督、从视频中学习奖励函数、监督专家的作用以及使用模拟进行实验和数据收集。该节目还涉及梯度手术与梯度大锤，以及 Gupta 的生态 RL 研究，该研究考察了现实世界场景中人与机器人的交互。重点是实际应用和扩展机器人学习。

• •侧重于将强化学习 (RL) 应用于现实世界的机器人技术。
• •探索奖励监督和从视频中学习奖励函数。
• •讨论用于实验和数据收集的模拟。
• •考察梯度手术与梯度大锤。
• •关注生态 RL 和人机交互。