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今天的主题是：

Steering Your Diffusion Policy with Latent Space Reinforcement Learning

Summary

这篇研究论文介绍了一种名为DSRL (Diffusion Steering via Reinforcement Learning) 的创新方法，旨在提高机器人控制策略的效率和适应性。它解决了现有行为克隆 (BC) 策略在遇到新情况时需要昂贵的人工演示来改进的挑战。DSRL通过在扩散策略的潜在噪声空间中运行强化学习 (RL) 来实现自主在线策略改进，而不是直接修改预训练扩散模型的权重。这种方法被证明是样本高效的，并且只需要对BC策略进行黑盒访问。论文通过在模拟和实际机器人任务上的实验，展示了DSRL在在线、离线以及从离线到在线适应方面的有效性，甚至能够提升通用机器人策略的性能。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.15799