[논문리뷰] HINT-SD: Targeted Hindsight Self-Distillation for Long-Horizon AgentsLong-horizon 과업에서 에이전트가 Sparse Reward 환경 하에 학습할 때, 전통적인 탐색 방법은 최적의 Policy를 수렴하는 데 극도로 긴 시간이 소요됩니다.#Review#Long-Horizon#Self-Distillation#Hindsight Experience Replay#Reinforcement Learning#Sparse Reward#Goal-Conditioned Policy2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Act2Goal: From World Model To General Goal-conditioned Policy본 논문은 장기 로봇 조작(long-horizon robotic manipulation)에서 기존 목표 조건부 정책(GCP)이 겪는 문제점, 즉 장기 일관성 유지의 어려움과 국소적 교란에 대한 반응성의 부족을 해결하고자 합니다.#Review#Goal-Conditioned Policy#World Models#Robotic Manipulation#Multi-Scale Temporal Hashing#Online Adaptation#Hindsight Experience Replay#LoRA Finetuning#Zero-shot Generalization2025년 12월 29일댓글 수 로딩 중