Assistax：硬件加速的辅助机器人强化学习基准
强化学习（RL）算法的开发长期以来由高难度挑战任务和基准驱动。尽管围棋和Atari等游戏推动了诸多技术突破，但其成果难以直接迁移到现实世界的具身应用中。为丰富RL基准并解决具身交互场景的复杂性，本文提出Assistax——一个开源基准平台，专注于辅助机器人任务中的挑战。
技术亮点
- 硬件加速
- 基于JAX框架实现物理仿真的高效学习，向量化训练速度较CPU方案提升显著（具体数值因排版错误未显示）。
- 多智能体交互建模
- 采用多智能体强化学习（MARL）框架，训练多样化人类患者代理种群，测试机器人代理的零样本协调能力。
- 标准化评估
- 对主流连续控制RL/MARL算法进行超参数调优与扩展评估，提供可靠基线数据。
应用价值
Assistax通过可复现的实验环境和加速计算，成为推动辅助机器人RL研究的实用工具。代码已开源（链接隐去）。