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

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gao, Dechen, Wang, Hang, Zhou, Hanchu, Ammar, Nejib, Mishra, Shatadal, Moradipari, Ahmadreza, Soltani, Iman, Zhang, Junshan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Robotics Artificial Intelligence
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https://arxiv.org/abs/2505.10442