多模态基于世界模型的通用型智能体
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过引入多模态基础世界模型，GenRL 代理学习框架能够将基础视觉语言模型的表示与生成式世界模型的潜在空间连接和对齐，从而克服了现有基础视觉语言模型在不同领域上的问题，并在多个运动和操作领域展现了强大的多任务泛化性能。此外，通过引入无数据强化学习策略，还为通用性的综合模型基于强化学习的全能代理奠定了基础。
最近的机器学习模型在构建通用性代理人方面取得成功，但在与三维世界交互方面仍存在挑战。提出了一种根植于三维世界的通用代理人LEO，通过训练和大规模数据集，展现出在感知、推理、规划和行动方面的出色能力。消融实验结果为未来根植式通用代理的发展提供了有价值的见解。
