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From Multimodal Large Language Models to Generalist Embodied Agents: Methods and Experiences
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多模态大型语言模型在传统语言和视觉任务之外的应用，提出了一种将其转化为通用具身智能体的方法。研究表明，跨域数据和在线强化学习对构建通用智能体至关重要，最终模型在新任务上展现出强大的泛化能力。
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关键要点
- 本研究探讨了多模态大型语言模型在传统语言和视觉任务之外的应用能力不足的问题。
- 提出了一种将多模态大型语言模型适应为通用具身智能体（GEA）的创新方法。
- GEA 通过多重具身动作标记器在多个领域中实现 grounding。
- 研究表明，跨域数据和在线强化学习对构建通用智能体至关重要。
- 最终模型在未见过的任务上展现出强大的泛化能力。
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