arXiv · AI· Qinchuan Cheng, Bowen Lyu, Zhantao Gong, Angela Yao, Cheston Tan, Shijie Li·· 12 小时前AI 评分35
EgoVine：基于真实视频编译分支经验的后训练框架
EgoVine: Post-Training with Branching Experience Compiled from Real-World Videos
AI 导读
EgoVine 是一种后训练框架，将固定演示集转化为长时程规划的交互式经验。 该框架在由真实视频注释编译的可执行符号环境中运行，支持从决策状态恢复以探索替代动作，Union 模块联合训练动作生成与后果预测。 EgoVine-1.5B 在共享基准测试中，主规划任务成功率为 81.8%，长任务组合为 66.7%，性能超过所有评估的 Flash LLM 基线。
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