本文介绍了一种生成式预训练的视觉表示学习框架，旨在提升视觉增强学习系统的性能与效率。通过结合无动作潜在视频预测模型和动作条件潜在预测模型，优化了探索过程，并提出基于视频的内在激励机制，显著提高了数据利用率和学习效果。研究表明，该方法在多种机器人任务中表现优越，具备高数据效率和较少训练轮数。

本文介绍了多种实体集扩展方法，包括基于生成式预训练语言模型的GenExpan框架和多模态模型MultiExpan，均在多个数据集上表现优异。此外，研究提出了独立于语料库的ESE范例和Set-CoExpan框架，有效解决了语义漂移问题，展现出显著的扩展性能。