集成大语言模型与视觉语言模型的强化学习的演变景观

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内容提要

本文解决了强化学习(RL)在缺乏先验知识、长远规划和奖励设计等关键挑战中的不足。研究提出了一种分类框架,将大语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在RL中的应用分为代理、规划者和奖励三个角色。核心发现是,这种集成方法为自然语言和视觉理解与序列决策的统一提供了新的研究方向。

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