Jun, 2024
ICAL: 将轨迹转化为可行动洞见的多模态智能体的持续学习
ICAL: Continual Learning of Multimodal Agents by Transforming Trajectories into Actionable Insights
Gabriel Sarch, Lawrence Jang, Michael J. Tarr, William W. Cohen, Kenneth Marino...
TL;DR我们提出了一种名为 In-Context Abstraction Learning(ICAL)的方法,通过从次优演示和人类反馈中构建多模态体验洞察记忆,将 VLMs 将轨迹抽象为一个通用程序,显著提高了检索增强的 LLM 和 VLM 代理的决策能力。