ChronoSRL：用于自监督强化学习的时间几何

英文标题：ChronoSRL: Temporal Geometry for Self-Supervised Reinforcement Learning

论文提出 ChronoSRL，旨在为自监督强化学习建模时间维度上的几何关系。其核心观察是：空间上接近的目标，在时间上可能相距很远；障碍物、地形以及智能体自身能力都会影响到达目标所需时间。该问题表明，传统对比学习和生存型强化学习中的评论家（critic）未必能够充分刻画这类时间距离。相关方法可能有助于开发者在复杂环境中学习更符合实际可达性的目标表示与策略。

2.1 KB 612 B 380 B 9.1 KB 32.7 KB 22.8 KB 24.2 KB 34.7 KB