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PIVOT：迭代式视觉提示为 VLMs 引发可采取行动的知识
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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新的方法来初始化实体强化学习策略，利用基于视觉语言模型的通用世界知识和可索引知识。他们在Minecraft和Habitat任务中评估了该方法，并发现基于通用VLMs提取的嵌入的训练策略表现更好。这项研究有望提高强化学习效果。
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关键要点
- 研究人员提出了一种新的方法来初始化实体强化学习策略。
- 该方法利用基于视觉语言模型（VLMs）的通用世界知识和可索引知识。
- VLMs在互联网规模的数据上进行预训练，能够提供任务背景和辅助信息。
- 研究在Minecraft和Habitat任务中评估了该方法的效果。
- 基于通用VLMs提取的嵌入的训练策略表现更好。
- 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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