Agima提出想象式智能体训练框架
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Agima提出想象式智能体训练框架
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AI 综述
arXiv最新报道显示，Jiaxin Ge等人提出Agentic Imagination (Agima)训练框架，旨在训练单一omni model在行动前想象后果，以解决Sokoban等环境中不可逆动作的规划问题。 该框架在SFT阶段统一策略与世界模型，在RL阶段学习利用想象进行规划。实验表明，在四格Sokoban任务中，Agima将解决率从2%提升至40%。 值得注意的是，该模型在训练阶段并未接触更复杂的环境，仍能有效提升表现，验证了通过想象机制泛化规划能力的潜力。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月20日 12:00
Agima 训练框架让 Agent 在行动前想象后果报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · AIAgima 训练框架让 Agent 在行动前想象后果
提出 Agima 训练框架，训练单一 omni model 通过想象动作后果来规划，解决 Sokoban 等环境中的不可逆动作问题。 在 SFT 阶段将策略与世界模型统一，在 RL 阶段学习利用想象进行规划。 在四格 Sokoban 任务中，Agima 解决率从 2% 提升至 40%，且无需在训练阶段见过更难的环境。
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