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伯克利InFOM:强化学习预训练效果提升20倍
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AI 摘要
伯克利团队提出InFOM新方法,不依赖奖励信号。在多任务测试中,它比八个基线方法表现优,如在jaco任务提升20倍,还能更高效推断用户意图。
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强化学习也能预训练?效果可提升20倍,华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM,不依赖奖励信号,能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中,InFOM表现出色,在jaco任务上改进达20倍。

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