En el mundo de la robótica y el control de sistemas automatizados, las políticas de difusión juegan un papel fundamental. Sin embargo, ajustarlas finamente según las preferencias humanas se convierte en un desafío debido a la estructura de múltiples pasos del proceso de eliminación de ruido. Para abordar esta problemática, se ha propuesto una nueva formulación de Proceso de Decisión de Markov (MDP) Unificado que integra de manera coherente la cadena de eliminación de ruido por difusión con la dinámica ambiental, lo que permite la Optimización Directa de Preferencias (DPO) sin recompensa para las políticas de difusión.
En este contexto, se destaca la importancia de contar con métodos robustos que puedan lidiar con preferencias humanas corruptas. Es aquí donde entra en juego RoDiF (Robusto Ajuste Directo Fino), una propuesta que aborda de manera explícita las preferencias humanas corruptas y redefine el objetivo de DPO a través de una perspectiva geométrica de corte de hipótesis, empleando una estrategia de corte conservadora para lograr robustez sin asumir ninguna distribución de ruido específica.
Los experimentos realizados en tareas de manipulación a largo plazo demuestran que RoDiF supera consistentemente a otros métodos convencionales, logrando dirigir eficazmente políticas de difusión preentrenadas de diversas arquitecturas hacia los modos preferidos por los humanos, manteniendo un rendimiento sólido incluso en presencia de etiquetas de preferencia corruptas en un 30% de los casos.
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