模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理

主要观点总结

本文介绍了模仿学习的困境和具身智能领域的研究进展，指出当前建模方法的不足，并提出了基于轨迹自回归建模的机器人操作策略——动作链（Chain-of-Action, CoA）。该方法通过逆向生成动作轨迹，解决了累计误差问题，提升了机器人操作的泛化能力。实验结果表明，在相同数据规模下，CoA在空间泛化能力上相比传统方法取得了显著提升。

关键观点总结

关键观点1: 模仿学习的困境和具身智能的重要性

模仿学习在机器人操作中的挑战和困境，以及具身智能作为人工智能领域的前沿方向的重要性。

关键观点2: 动作链（Chain-of-Action, CoA）的提出背景

经典模仿学习方法的缺陷，如复合误差和空间泛化能力的问题，以及CoA的提出作为解决这些问题的新方法。

关键观点3: 动作链（Chain-of-Action, CoA）的核心思想

CoA通过逆向自回归生成轨迹点，推理出可执行的动作，提供全局到局部的结构性约束。

关键观点4: 动作链（Chain-of-Action, CoA）的关键设计

介绍CoA的四个关键设计，包括连续动作表征、动态停止机制、反向时间集成和多词元预测。

关键观点5: 实验验证结果

在模拟环境和真实世界实验中的测试结果，证明CoA在机器人操作中的有效性。

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