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ARC：人类引导的机器人策略残差修正
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，arXiv cs.AI / cs.LG 上传的一篇论文提出自适应残差纠正（ARC）：在冻结的模仿策略之上，用强化学习训练一层轻量残差模块，并把稀疏的人工纠正用作约束自主探索时机与方向的结构先验，无需让策略模仿这些纠正动作。在真实机器人的三个精密操作任务上，平均成功率从 33.3% 提升到 75.0%。论文还报告，由人工纠正划出的 2–3 维子空间保留了七关节残差空间中 96.0–97.7% 的纠正幅度平方。目前该工作公开的进展仍限于论文所述实验，暂无后续报道。
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最新进展10月28日 00:58
论文在真实机器人三个精密操作任务上把平均成功率从 33.3% 提升至 75.0%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新ARC 提出人机引导的自适应残差纠正，真实机器人操作成功率从 33.3% 升到 75.0%
论文提出自适应残差纠正（ARC），在冻结的模仿策略之上用强化学习训练一层轻量残差模块，并用稀疏人工纠正来约束自主探索的时机与方向。在真实机器人的三个精密操作任务上，平均成功率从 33.3% 提升到 75.0%。人工纠正划出的 2-3 维子空间保留了七关节残差空间中 96.0-97.7% 的纠正幅度平方。这套做法把人工纠正当作探索的结构先验，而不是最终要模仿的目标动作。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。