DiscoDemo：用强化学习发现多样化机器人示范以改进模仿学习

DiscoDemo 用强化学习生成多样化且成功的机器人操作轨迹，并导出为静态数据集，用于训练更稳健的视觉运动模仿策略。其潜在条件 RL 生成器结合并行反向课程和成功门控多样性目标；在 4 项操作任务中，下游策略平均成功率在仿真中从最强基线的 40% 提升至 62%，在真实机器人上从 39% 提升至 78%。