AI 前沿日报 | 2026年6月30日

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【机器人 / 强化学习】HIL-SERL 算法篇：DQN + SAC 混合架构的实现哲学

除非特别说明，HIL-SERL 对所有任务都采用稀疏二元奖励：成功 = 1，未完成 = 0。没有连续的中间进度信号，没有复杂的 reward shaping。任务奖励条件中间进度Peg Insert位姿 delta 低于阈值 → 1无PCB Insert位姿 delta 低于阈值 → 1无图像分类器 sigmoid ≥ 0.5 → 1无USB 插入分类器 sigmoid ≥ 0.7 + 夹爪开度

家用人形机器人 走进民用市场的时间预判