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arXiv 论文：自驱动微流控实验室中学习代理何时可信
论文提出离线闭环框架，回答自驱动实验室中学习设计代理何时可信、需多少目标测量、先测哪些、何时停止适配四个问题。在六张公开液滴微流控与脂质体数据表上构建 107 个留一组层级，配合预注册测试与七套冻结闭环协议得出 23 项结论。热启动残差提升在 94% 化学层级中 20 行内回到开发参考的 1.25…
arXiv cs.LG5 天前
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论文提出离线闭环框架，回答自驱动实验室中学习设计代理何时可信、需多少目标测量、先测哪些、何时停止适配四个问题。在六张公开液滴微流控与脂质体数据表上构建 107 个留一组层级，配合预注册测试与七套冻结闭环协议得出 23 项结论。热启动残差提升在 94% 化学层级中 20 行内回到开发参考的 1.25…
研究展示在重力驱动迷宫平台上，使用基于模型的强化学习实现液滴在复杂几何结构中的自主导航。离线训练的策略无需仿真或解析液滴模型，即可从有限物理交互数据中发现有效倾斜策略，并在部分可观测条件下可靠通过直线、直角与弧形路径。简单几何上训练的策略可零样本迁移至复杂路径。