AALT: осознанный к составлению активный имитационный метод, максимизирующий связность задач "старт—цель"
Статья представляет Adaptive Agents via Latent Topologies (AALT) — метод активного имитационного обучения, который выбирает демонстрации, максимизирующие ожидаемый прирост связности задач "старт—цель", организуя демонстрации в топологию латентных хабов и выделяя ценные «мостовые» демонстрации. В симулированной задаче с роботом UR5e и 72 задачами AALT повысил успех с 42/72 до 72/72, используя лишь 3 дополнительных демонстрации (5 переходов); после 20 демонстраций сильнейший базовый метод достигал в среднем 88.6% успеха, используя 98 переходов.