SELU: Self-Learning Embodied MLLMs in Unknown Environments
SELU: Self-Learning Embodied MLLMs in Unknown Environments [35.6] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、強力な視覚的理解と意思決定能力を示している。 本稿では,強化学習におけるアクター批判的自己学習パラダイムに触発された,SELUと呼ばれる新しいアクター批判的自己学習パラダイムを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 04 Oct 2024 10:40:11 GMT)
「We propose a self-learning paradigm for embodied MLLMs, SELU, inspired by the actorcritic paradigm in reinforcement learning, which enables MLLMs to self-adapt to unknown environments.」というSelf-XでEmbodiedというとても未来を感じる研究。