VLM-RL 框架通过利用预训练的 VLM(即 CLIP)的语义理解能力来解决自动驾驶中奖励设计的根本挑战。 VLM-RL 框架由四个主要组件组成。首先,定义 CLG 的概念,它描述期望和不期望的驾驶行为,为奖励计算提供了基础。其次,利用 CLIP 来计算当前驾驶状态与这些对比语言描述之间的语义对齐,从而生成语义奖励信号。第三,开发一...
VLM-RL 从根本上重新思考了基础模型如何融入基于 RL 的自动驾驶系统中。我们首先引入了对比语言目标的概念,用于指导基于 RL 的安全驾驶任务。在此基础上,我们提出了一种新的 CLG-as-Reward范式,利用 CLG 生成更具信息性和上下文感知的奖励信号。 为了增强学习的稳定性,我们采用了一种层次化奖励合成方法,将基于 ...
近年来,基于强化学习(RL)的学习驾驶策略的方法在自动驾驶领域越来越受到关注,并在各种驾驶场景中取得了显著进展。然而,传统的强化学习方法依赖于人工设计的奖励,这需要大量的人力,而且往往缺乏通用性。为了解决这些局限性,我们提出了\textbf{VLM-RL},这是一个统一的框架,将预训练的视觉语言模型(VLMs)与RL集成在一...
近年来,基于强化学习(RL)的学习驾驶策略的方法在自动驾驶领域越来越受到关注,并在各种驾驶场景中取得了显著进展。然而,传统的强化学习方法依赖于人工设计的奖励,这需要大量的人力,而且往往缺乏通用性。为了解决这些局限性,我们提出了\textbf{VLM-RL},这是一个统一的框架,将预训练的视觉语言模型(VLMs)与RL集成在一...
VLM-RL:自动驾驶新星✨ 近年来,自动驾驶领域的研究热度持续升温,其中强化学习(RL)在驾驶策略学习中的应用尤为引人瞩目。VLM-RL,一个融合了预训练视觉语言模型(VLMs)与强化学习的全新框架,正引领着自动驾驶技术的革命性变革。🔍 VLM-RL的核心在于其独特的奖励生成机制——对比语言目标(CLG)。通过正向和负向语言...
🔍 在强化学习(RL)中,使用视觉语言模型(VLM)作为训练agent的辅助手段在简单任务中表现优异,但面对复杂任务时,VLM的有效性会显著下降。🤔 我们深入分析了VLM失效的原因,并针对性地提出了一套新的奖励函数——Binary Mutual Information。💡 我们在多个传统复杂环境(如Crafter、蒙特祖玛、Minigrid 'Go To Seq')...
LLaVa-RLFH 就是一个视觉语言模型整合 RLHF 的突出案例，其能通过事实信息来提升模型的输出对齐。提升对富含文本的图像的理解 在我们的日常生活中，视觉感知中有一大关键部分：理解文本。多模态大型语言模型（MLLM）的成功可让 VLM 以零样本方式应用于多种应用，并且其中许多已经可用于真实世界场景。有研究表明 M...
DeepSeek 及其在医疗视觉语言模型上的应用,展示了 “RL+VLM” 在跨模态、跨任务中的潜力。与传统有监督方法相比,强化学习能更好地鼓励模型探索,学到更通用的推理机制和更清晰的输出解释。 更大规模数据融合:未来可尝试在 “AI 医生” 框架下,将电子病历、实验室检查等信息整合进推理过程。
OpenAI o1和DeepSeek R1在数学和科学等复杂领域达到了或甚至超越了人类专家的水平,强化学习(RL)和推理在其中发挥了关键作用。在自动驾驶领域,最近的端到端模型极大地提高了规划性能,但由于常识和推理能力有限,仍然难以应对长尾问题。 原文链接:首创GRPO方案!AlphaDrive:VLM+RL破解自动驾驶长尾难题 ...
这些模型,如大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM),在理解人类意图、推理、场景理解和规划等方面表现出色。然而,如何将这些能力融入强化学习(RL)代理,并利用语言作为核心推理工具来解决RL中的一系列基本挑战,如有效探索、经验重用、技能调度和观察学习,是一个关键问题。 📝 贡献:本文设计了一个框架,将LLM和VLM的...