机构名称：
¥ 1.0
摘要：机器人增强学习的最新成功涉及学习专业的单任务代理。但是，能够执行多个任务的机器人在现实世界应用程序中可能更有价值。多任务加强学习由于样本复杂性的提高和潜在矛盾的任务目标而可能非常具有挑战性。以前关于此主题的工作由无模型方法主导。即使学习专门的单任务代理，后者也可能是非常低效的样本效率。在这项工作中，我们专注于基于模型的多任务增强学习。我们提出了一种学习多任务视觉世界模型的方法，利用预训练的语言模型来提取语义上有意义的任务表示。世界模型和政策使用这些表示形式来推理动态和行为的任务相似性。我们的结果突出了对世界模型使用语言驱动的任务代表的好处，以及基于模型的多任务学习而不是更常见的无模型范式的明显优势。
limt：语言信息多任务视觉世界模型
主要关键词
相关文件推荐
