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通过学习轨迹偏好优化潜在目标
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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
本研究提出了“偏好目标调优”（PGT）框架，以解决开放世界代理在指令跟随中受初始提示影响的问题。PGT通过收集轨迹并基于偏好分类来优化初始目标表示，实验结果表明其在多个任务中显著提升了代理的性能和泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了“偏好目标调优”（PGT）框架。
- PGT旨在解决开放世界代理在指令跟随中受初始提示影响的问题。
- PGT通过收集轨迹并基于偏好分类来优化初始目标表示。
- 实验结果表明PGT在多个任务中显著提升了代理的性能。
- PGT展现了良好的泛化能力。
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