机器人学习的革命性突破：普林斯顿提出DPPO，全新的优化扩散策略框架！

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导读： 在机器人学习和连续控制任务中，如何有效地微调策略以提高性能是一个关键问题。普林斯顿的新研究介绍了一种新的算法框架——扩散策略策略优化（Diffusion Policy Policy Optimization，DPPO）研究人员发现DPPO与其他基于扩散的策略的强化学习方法相比，与其他基于扩散的策略的、精细的 PG（Policy Gradient，PG）调整相比，在常见的基准上实现了最强的整体性能。 ©️【深蓝AI】编译 随着语言和图像基础模型的发展，大规模预训练加上微调已经成为了常见的方法之一。在机器人策略学习中，虽然基于专家数据的行为克隆是一种主要的预训练范式，但由于专家数据可能存在局限性，强化学习（Reinforcement Learning，RL）成为进一步优化策略性能的重要手段。然而，对于基于扩散模型参数化的预训练策略，如扩散策略（Diffusion Policy），强化学习微调会面临 ………………………………