Haoxi Li 等发布 Dwell:VLM潜空间世界模型RL框架
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Haoxi Li 等发布 Dwell:VLM潜空间世界模型RL框架
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AI 综述
Haoxi Li 等在 arXiv 提交论文,提出基于模型的强化学习框架 Dwell。该框架将 VLM 重构为递归的潜在转移算子,使其同时充当世界模型与策略,让视觉-语言智能体在自身的潜空间世界中从真实交互和潜在想象中学习。 论文称,在五个交互式视觉环境中,Dwell 取得可训练方法中最强的整体性能,并大幅降低想象所需的计算量。代码已公开。
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最新进展10月27日 17:51
视觉-语言智能体可在自身潜在世界(Dwell 框架)中学习报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · cs.AI视觉-语言智能体可在自身潜在世界(Dwell 框架)中学习
论文提出基于模型的强化学习框架 Dwell,将 VLM 重构为循环的潜在转移算子,使其同时充当世界模型与策略,从真实交互和潜在想象中持续学习。在五个交互式视觉环境中,Dwell 取得可训练方法中最强的整体性能,并大幅降低想象所需的计算量。代码已公开。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。