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《Mind to Hand: 具身推理驱动的机器人控制框架》提出了一种创新性的机器人控制架构，通过离散动作分词器和强化学习实现了语义推理与精准操作的统一。

2025年机器人学习仍主要依赖行为克隆（BC）技术，通过模仿人类演示数据来训练策略。数据收集方式包括主从遥操、智能演示手套和直接人体演示，各有优缺点。当前面临的主要挑战是策略在分布外状态的表现不佳，需通过DAgger方法迭代优化。尽管强化学习（RL）在理论上更具潜力，但由于模拟与现实差距、反事实推理困难等问题，实际应用受限。未来预测显示，视频模型骨干网将取代VLA，世界模型可能成为关键突破。建议关

智能体通过​​试错​​和​​奖励反馈​​不断优化决策策略，以追求​​最大化累积回报​​的方法-RL

分词是自然语言处理的基础技术，将文本分割为离散单元（如单词、子词或字符）。主流方法包括词级、字符级和子词分词，其中子词分词（如BPE、WordPiece）通过拆分单词平衡了词汇表大小与序列长度。BPE通过频次合并字符对构建词汇表，WordPiece则基于互信息分数优化合并策略。这些方法解决了未知词汇问题，提升了模型效率，广泛应用于GPT、BERT等大型语言模型。分词器的选择需考虑任务需求（单语言/

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