arXiv 论文：TD-Aug 几何视界模型实现策略泛化
原文标题：Imagining Goals with Geometric Horizon Models for Policy Generalization
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论文提出 TD-Aug，从几何视界模型采样并直接想象可通过组合已有知识达成的新结果，用于训练目标条件行为克隆策略。在基于拼接的 OGBench 任务上，该方法显著提升零样本目标泛化能力。
- 问题
- 离线策略在未见任务上的零样本目标泛化差，尤其需要组合已有知识时。
- 方法
- 从几何视界模型采样，直接想象由已有知识组合可达的新目标，用于训练目标条件行为克隆。
- 结果
- 在基于拼接的 OGBench 任务上显著提升零样本目标泛化。
- 影响
- 为机器人等离线策略提供低成本数据增强路径，缓解静态数据集导致的泛化瓶颈。
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