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语言模型代理的软自一致性改进
大语言模型（LLMs）的生成可以通过对多个解决方案进行采样和评分来提高。目前的 “采样和选择” 方法依靠多数投票来评分答案，但是在任务具有许多不同且有效的答案时，通过投票选择需要大量的样本，这使得对于涉及顺序生成多个操作（答案）的交互式任务
PDF5 months ago
MobileAgent: 通过人机交互和标准操作程序集成增强移动控制
利用大型语言模型中心的代理机构，通过个性化学习和在线高级用户指令执行，实现自动化移动设备操作，同时解决隐私问题和复杂任务执行挑战。
PDF6 months ago
FoMo 奖励：我们能否将基础模型视为奖励函数？
我们探索将基础模型作为增强学习的通用奖励函数的可行性，为此我们提出了一个简单的流程，通过将现成的视觉模型与大型语言模型进行接口连接，推断给定的观察轨迹中描述用户期望代理程序执行的任务的指令的可能性，展示了这种通用可能性函数体现了预期的奖励函
PDF7 months ago
无梯度和演示的大型语言模型交互式任务的提示优化
研究提出了 LLM-PO，一种新方法，可以使 LLMs 在没有梯度访问或广泛演示的情况下解决交互式任务。该方法通过维护基于文本的计划并要求 LLMs 根据其采集的经验反思当前计划的优缺点，并根据 LLMs 的反馈来更新计划和收集更多的经验，
PDFa year ago
iGibson 1.0：大规模逼真场景交互任务模拟环境
iGibson 1.0 是一个新型模拟环境，包含 15 个完全互动的具有 108 个房间的真实场景，为交互任务开发机器人解决方案提供了便利，同时集成了多个关键功能，包括动作规划和感官信号生成等，旨在为下游处理任务提供加速训练的可视化表示学习
PDF4 years ago
AAAI学习坐姿：通过分层控制合成人与椅子的交互
通过深度强化学习基于物理的角色动画的最新进展，本文提出了一种基于层次化强化学习的框架，通过一系列子任务控制器的集合进行训练以模仿简单的可重复使用的动作来完成交互任务的人物动作，实验结果显示本方法优于非层次化和层次化基线的方法，并且可以应用于
PDF5 years ago