通过 Policy Contrastive Imitation Learning (PCIL) 方法，我们解决了 Adversarial Imitation Learning (AIL) 中低质量的 AIL 鉴别器表示所带来的问题，并成功地生成了一种更具意义的对比奖励，从而在模仿学习中实现了最新的性能。

Jul, 2023

通过建立加权回放缓冲区的新算法 AILBoost，该文研究了对抗性模仿学习在离策略训练中的有效性，实验证明 AILBoost 相较于 DAC 在控制器状态和像素环境中性能更佳。

Apr, 2024

引入扩散模型到对抗性模仿学习框架中，提出了一种名为扩散对抗模仿学习（DiffAIL）的方法，以改进传统二元分类器的准确性，从而能更好地捕捉专家示范并提高泛化性能。实验证明，该方法在两个基准任务上达到了最先进的性能，并显著超过了专家演示。

Dec, 2023

我们提出了一种新颖的鲁棒模仿学习方法，通过发展逆动力学状态表示学习目标来对齐专家环境和学习环境，通过设计有效的奖励函数来度量行为数据和专家数据之间的相似性，从而在各种视觉扰动和视觉控制任务中实现近乎专家的性能，并显著优于当前最先进的视觉模仿学习方法和鲁棒模仿学习方法。

Oct, 2023

本研究提出了一种基于自监督表示学习的对抗性模仿学习方法，用于学习具有抗扭曲性和时间预测性的状态和动作表示，以提高样本效率，并在 MuJoCo 的 100 个专家状态 - 动作对设置中相对于现有方法表现出 39％的改进。

Mar, 2023

介绍了一种名为 Disentangling Generative Adversarial Imitation Learning（DisentanGAIL）的新算法，可通过对抗学习来自动学习高维度任务表现观察的特征，从而成功进行模仿，同时忽略专家和代理之间的差异，此算法在包括平衡、操纵和运动任务在内的各种控制问题中都具有高效性和稳健性。

Mar, 2021

本文提出了一种自监督表征学习方法，它将对比学习与动态模型相结合，以协同地实现三个目标，即通过最大化信息 NCE 界来诱导线性预测嵌入，通过显式学习非线性转换模型进一步提高学习嵌入的马尔可夫性以及最大化下一嵌入的互信息，其基于当前动作和当前状态的两个独立增强的嵌入预测，实验表明，与基于对比学习或重建的现有方法相比，我们的方法在样本效率和泛化性能上都取得了更好的结果。

Mar, 2022

基于视觉观测的模仿学习的研究，在部分可观察环境中，引入了基于状态潜在转换分布的上界来分析学习代理的次优性，并提出了一种名为潜在对抗性观测模仿学的算法，在高维连续机器人任务中表现出与最先进的性能，同时提供显著的计算优势，并可以利用专家视频来提高从像素进行强化学习的效率。

Sep, 2023

该论文提出了一个从多个视角捕捉的无标注视频演示中学习视觉表示的框架，优化了最近提出的自监督学习算法，应用对比学习来增强与任务相关的信息和抑制特征嵌入中的无关信息，验证了所提出的方法在模拟几种机器人任务，包括 pick and place 任务中的应用，评估了学习表示的三个指标：视点对齐，阶段分类和强化学习，在所有情况下，结果都表明与现有方法相比，该方法水平更高，而且训练轮数更少。

Jan, 2022

研究了基于模块化框架的表示学习算法在模仿学习中的应用，发现对于基于图像的模仿学习，在多个环境套件中，现有的表示学习算法相对于图像增强的精心调整的基准测试提供的价值有限，并对此结果进行了解释。

May, 2022