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原標題：強化學習與視覺語言模型之間的碰撞，UC伯克利提出語言獎勵調節LAMP框架

關鍵字：任務,模型,作者,語言,提示

文章來源：大數據文摘

內容字數：8947字

內容摘要：大數據文摘授權轉載自將門創投作者：seven_在強化學習（RL）領域，一個重要的研究方向是如何巧妙的設計模型的獎勵機制，傳統的方式是設計手工獎勵函數，并根據模型執行任務的結果來反饋給模型。后來出現了以學習獎勵函數（learned reward functions，LRF）為代表的稀疏獎勵機制，這種方式通過數據驅動學習的方式來確定具體的獎勵函數，這種方法在很多復雜的現實任務中展現出了良好的性能。本文…

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