本文通过建立扩散模型引导与强化学习策略改进之间的理论联系，提出了CFGRL框架，该框架以监督学习的简易性进行训练，通过在采样时可控地增强对“最优性”的条件引导（无需额外学习价值函数，尤其在GCBC场景），能够有效提升策略表现至超越原始数据水平，并在实验中显著优于AWR和标准GCBC。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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