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VLRM：视觉语言模型用作图像字幕的奖励模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员提出了一种基于视觉语言模型的新方法，用于实体强化学习，并在Minecraft和Habitat中的任务上进行了评估。结果显示，基于通用VLMs提取的嵌入的训练策略表现更好。
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关键要点
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研究人员提出了一种基于视觉语言模型的新方法，用于实体强化学习。
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该方法利用通用世界知识和可索引知识，帮助代理快速学习行为。
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通过将视觉语言模型作为可提示的表示方式来初始化策略。
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在Minecraft和Habitat中的任务评估显示，基于通用VLMs提取的嵌入的训练策略表现更好。
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该方法优于遵循指令的方法，并与特定领域的嵌入方法效果相当。
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