IN-RIL: Interleaved Reinforcement and Imitation Learning for Policy Fine-Tuning

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Gao, Dechen, Wang, Hang, Zhou, Hanchu, Ammar, Nejib, Mishra, Shatadal, Moradipari, Ahmadreza, Soltani, Iman, Zhang, Junshan
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Robotics Artificial Intelligence
Acceso en línea:	Acceder al recurso
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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https://arxiv.org/abs/2505.10442