算法论文8
DADP：让机器人策略读懂「动力学」
新智元
AI 摘要
UC Berkeley等联合提出DADP策略，它先过滤瞬时线索学静态域，再改写生成过程，在跨域控制任务中表现强，尤其在OOD场景优势显著，不过还需解决域随时间变化问题。
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换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
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