为什么扩散策略在操作任务上表现良好，很难与在线RL结合？

更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 在机器人学习领域，扩散策略凭借对多模态动作分布的卓越建模能力，在复杂操纵任务中展现出超越传统策略网络的性能，但如何将其与在线强化学习（RL）有效 融合，一直受限于训练目标不兼容、梯度不稳定等核心难题。 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Wonhyeok Choi等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 韩国团队发表的综述论文 ，以 "算法分类 - 实证分析 - 应用指导" 为核心逻辑，首次系统梳理了在线扩散策略强化学习（Online DPRL）的研究现状，构建了统一的 算法 taxonomy 与基准测试体系，为规模化机器人控制提供了全新的理论框架与实践指南。 核心亮点：首个 Online DPRL 全面综述、四大家族算法分类、NVIDIA Isaac Lab 统一基准、五大关键维度实证分析 问题根源：扩散策略与在线 RL 融合的核心挑战 Online DPRL 的技术突破源于对现有方法痛点的深度拆解，三大核心矛 ...