RL 없이 탐색하는 법을 배운다, 워싱턴대 ASTEROID

전문가는 정답을 알아 탐색할 필요가 없으니 모방학습으로는 탐색을 배우기 어렵고, RL로 배우면 표본 효율이 낮습니다. 워싱턴대 연구팀의 ASTEROID는 학생 정책이 먼저 직접 이력을 모으면, 정답을 보는 교사가 '학생이 지금까지 본 것 기준으로 할 일'을 라벨링해 지도학습으로 증류합니다. 11개 환경에서 고정 탐색 예산 리턴 약 2배, RL 대비 상호작용 약 100배 절감을 보였고, 카메라 없는 실로봇 조작에서 표준 증류 대비 성공률 +40%를 기록했습니다.