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浙大联合 TeleAI 提出 GR-BC 图搜索优化机器人动作学习
原标题：CoRL 2026｜浙大联合TeleAI提出GR-BC，用图搜索从机器人试错中找出有效动作
- GR-BC将分散的试错轨迹整合为状态转移图，通过反向搜索识别出跨越不同尝试的最优路径片段。
- 利用图结构量化动作对任务进度的贡献，为行为克隆训练提供加权指导，纠正策略偏差。
- 论文与代码已公开，适用于解决精细操作中遥操作数据质量参差不齐导致的模型性能瓶颈。
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AI 聚合热点事件 · 2026/11/2
浙大联合 TeleAI 提出 GR-BC 图搜索优化机器人动作学习
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/2 18:19:00
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证浙江大学与TeleAI团队在CoRL 2026发表GR-BC方法，通过构建状态转移图并执行反向搜索，从包含无效调整的多次机器人试错轨迹中提取有效动作序列。该方法解决了遥操作数据中完美示范稀缺的问题，利用图结构评估动作进度价值，显著提升了视觉语言动作模型在精细操作任务中的鲁棒性与学习效率。
最新动向/浙江大学与TeleAI团队在CoRL 2026发表GR-BC方法，通过构建状态转移图并执行反向搜索，从包含无效调整的多次机器人试错轨迹中提取有效动作序列。该方法解决了遥操作数据中完美示范稀缺的问题，利用图结构评估动作进度价值，显著提升了视觉语言动作模型在精细操作任务中的鲁棒性与学习效率。
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2 个完整观测小时连续完整观测不足 3 个小时，暂不绘制趋势曲线。