PrefPI框架引导机器人策略突破初始分布限制
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PrefPI框架通过偏好条件化生成建模与无分类器引导（CFG），迭代调整预训练机器人策略，使其执行初始策略下罕见或从未观测到的行为。在扩散策略及PI0.5流匹配VLA的仿真与真机测试中，该框架用极少反馈实现显著行为偏移：真机上仅用150条偏好标注轨迹，即将物体运送高度从10.7cm提升至19.8cm。
为什么值得看
用极少量偏好反馈引导机器人突破原有行为模式，解决分布外动作生成难题，对真机微调极具实用价值。
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关键事实
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