算法论文7
浙大等提出GR-BC提升机器人精细操作
机器之心
AI 摘要
浙大与TeleAI提出GR-BC，将机器人的多次试错轨迹构建成图，通过反向图搜索评估进度并为动作片段加权，在四项真机精细操作中平均成功率达91%。
核心机制：反向Dijkstra计算剩余步数并过滤回退动作
训练特点：权重直接乘在VLA损失上且无需训练奖励模型
实验泛化：在X-VLA、SmolVLA与π₀.₅上均优于基线
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CoRL 2026｜浙大联合TeleAI提出GR-BC，用图搜索从机器人试错中找出有效动作
浙大与TeleAI提出GR-BC，将机器人的多次试错轨迹构建成图，通过反向图搜索评估进度并为动作片段加权，在四项真机精细操作中平均成功率达91%。
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