本文介绍了一种利用视觉语言模型的方法，用于实体强化学习。通过使用视觉语言模型初始化策略，提供任务背景和辅助信息，以提高训练策略性能。实验结果表明，基于通用视觉语言模型的训练策略表现更好。同时，该方法优于遵循指令的方法和特定领域的嵌入方法。

该文提出了一种基于指令的方法来增强大型语言模型在识别知识冲突方面的能力，解决知识冲突的能力受到知识领域和提示文本等因素的影响，生成对知识冲突场景的稳健响应仍是一个开放性的研究问题。