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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-04-30 至 2026-04-30 共收录 1 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 模仿学习与强化学习 1 篇

2510.08049 2026-04-30 cs.CL cs.AI 57%

A Survey of Process Reward Models: From Outcome Signals to Process Supervisions for Large Language Models

对过程奖励模型的调查:从结果信号到大语言模型的过程监督

Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Zhuoying Ou, Yuxiang Chen, Kangning Zhang, Rong Shan, Zeyu Zheng, Mengyue Yang, Jianghao Lin, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) University College London(伦敦大学学院) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) University of Bristol(布里斯托大学)

专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文综述了过程奖励模型,探讨了如何生成过程数据、构建PRMs及在测试时扩展和强化学习中的应用,涵盖数学、代码、文本、多模态推理、机器人和智能体等领域。

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