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Optimizing Latent Goals through Learning Trajectory Preferences
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内容提要
本研究提出了一种新框架“偏好目标调优”（PGT），旨在优化开放世界代理的指令跟随政策。PGT通过收集环境轨迹并基于偏好进行分类，调整初始目标的潜在表示。实验结果表明，PGT显著提升了代理性能，并展现出良好的泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架“偏好目标调优”（PGT），旨在优化开放世界代理的指令跟随政策。
- PGT通过收集环境轨迹并基于偏好进行分类，调整初始目标的潜在表示。
- 实验结果表明，PGT显著提升了代理性能，并展现出良好的泛化能力。
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