FOSA：用生成式流网络发现机器人具身能力

Youwei Yu 与 Lantao Liu 提出 FOSA（Generative Flow on Symbolic Abstractions）框架，通过学习生成式流网络构造符号任务骨架，并以低层策略在仿真中的表现作为奖励信号，发现贴近机器人经验能力边界的多样可执行任务。 作者报告，将发现的任务策略蒸馏为语言条件策略后，模型在未见复杂长时程任务上的表现得到提升。代码和演示视频已在项目网站提供；本次材料仅基于论文摘要，论文全文中的实验细节未说明。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。