Attacca：面向长时程具身智能体的状态连续目标导向控制

研究者提出 Attacca，通过在完整的搜寻到交互轨迹上训练视觉目标条件策略，让长时程具身智能体在前一任务留下的位置、朝向和世界状态下继续推进下一个任务。该方法使用上下文解耦的目标采样，把每条演示与另一个世界中类别兼容的掩码目标图像配对，并通过目标掩码预测头提供动作模仿之外的监督，同时引入区分 Search、Approach、Interact 三个阶段的行为阶段条件化。