

Digirl
簡介 :
DigiRL是一個創新的在線強化學習算法,用於訓練能夠在野外環境中控制設備的智能代理。它通過自主價值評估模型(VLM)來解決開放式的、現實世界中的Android任務。DigiRL的主要優點包括能夠利用現有的非最優離線數據集,並通過離線到在線的強化學習來鼓勵代理從自身的嘗試和錯誤中學習。該模型使用指令級價值函數來隱式構建自動課程,優先考慮對代理最有價值的任務,並通過步進級價值函數挑選出在軌跡中對目標有貢獻的有利動作。
需求人群 :
DigiRL的目標受眾主要是人工智能和機器學習領域的研究人員與開發者,特別是那些專注於強化學習、自主智能代理以及設備控制自動化的專業人士。他們可以利用DigiRL來開發能夠適應不斷變化環境的智能系統,提高自動化任務的效率和準確性。
使用場景
在搜索好的意大利餐廳時,DigiRL能夠自動完成搜索任務。
在新蛋網上搜索Alienware Aurora時,DigiRL能夠自動導航至產品頁面並執行搜索。
在訓練過程中,DigiRL能夠通過自主數據更新維持穩定的性能,即使在網站變化時也能保持高效。
產品特色
使用自主VLM評估器解決開放式Android任務
通過離線強化學習最大化現有數據集的利用
採用離線到在線的強化學習鼓勵代理自我學習
使用指令級價值函數構建自動課程
利用步進級價值函數挑選有利動作
通過自主收集的rollout訓練,減少從錯誤中恢復的失敗
與現有的行為克隆方法相比,具有更低的樣本複雜度和更高的學習效率
使用教程
1. 訪問DigiRL的官方網站以獲取更多信息。
2. 閱讀DigiRL的論文和代碼,瞭解其算法和實現細節。
3. 下載並安裝必要的軟件環境,以運行DigiRL模型。
4. 根據DigiRL的指導文檔設置實驗環境,包括數據集和參數配置。
5. 運行DigiRL模型,觀察其在不同任務上的表現。
6. 根據實驗結果調整模型參數,優化DigiRL的性能。
7. 將DigiRL應用於實際的設備控制任務,實現自動化操作。
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