算法论文8
马啸、李武军课题组:EMCES 助力强化学习样本合成
机器之心
AI 摘要
浙江理工大学马啸、南京大学李武军课题组:提出 EMCES 方法,将情景记忆引入可控扩散模型,引导合成高质量样本,在离线和在线强化学习实验中效果好,还降低情景记忆存储和时间成本。
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ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。

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