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然而,对于大型模型而言,基于采样的规划方法计算成本高昂,在需要更多样本的更具挑战性的任务上运行 MPPI 并不可行。因此,对于更复杂的任务,考虑这样一种场景:由一个基础策略生成候选轨迹,再利用 SWM 和基于梯度的优化对其进行细化。如图 5 所示,该方法能够对候选轨迹进行细化,并相比基础策略取得显著提升。在 LangTable 上,SWM 相比基础策略的平均性能从 14.4% 提升至 81.6%;在 OGBench 上,从 45.33% 提升至 76%。SWM 在所有任务上也均优于 AVD 和 IDQL 基线,展示了其在规划方面的有效性。,河南新蔡县一事业单位招聘被疑“萝卜岗”,官方致歉:责成纪委调查
曹养科致辞
近日,郑女士接到一个陌生电话,对方自称“拼多多”客服,说之前赠