DoobPO：基于 Doob h 变换的生成策略强化学习微调
原文标题：Doob-Based Generative Policy Optimization
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论文提出 Doob Policy Optimization（DoobPO），利用 Doob h 变换实现扩散与流策略的无似然强化学习微调，兼容 PPO、GRPO 等策略改进规则。方法先学习比率模型再通过条件漂移匹配蒸馏目标策略，在 MuJoCo 连续控制基准上表现优于扩散与流策略基线。
- 问题
- 扩散与流策略的动作似然不可解，难以直接用 PPO、GRPO 微调。
- 方法
- 用 Doob h 变换做无似然微调：先学轻量比率模型，再以条件漂移匹配蒸馏目标策略。
- 结果
- 在 MuJoCo 连续控制基准上优于扩散与流策略基线
- 影响
- 让机器人等场景的生成式策略能复用现成 RL 改进规则，降低微调门槛。
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