这篇文章的主题是探讨如何通过融合视觉和触觉信息来提高强化学习的效率和泛化能力。作者提出了一种名为Masked Multimodal Learning（M3L）的新型学习策略。M3L的核心思想是在策略梯度更新和基于掩蔽自编码的表示学习阶段之间交替进行。

在策略梯度更新和基于掩蔽自编码的表示学习阶段之间交替进行，是指在这两个阶段之间不断切换，一次只进行一个阶段的学习。这种方法是为了同时优化策略和学习有效的表示。

策略梯度更新阶段：在这个阶段，M3L使用已经学习到的表示来优化策略。策略是指在给定环境状态下选择行动的规则。在强化学习中，我们的目标是找到一种策略，使得通过该策略选择的行动能够最大化未来的奖励。策略梯度是一种优化策略的方法，它通过计算策略的梯度（即策略对奖励的影响程度）来更新策略。在这个阶段，M3L会使用已经学习到的表示来计算策略梯度，并按照梯度方向更新策略，以期望提高未来的奖励。

基于掩蔽自编码的表示学习阶段：在这个阶段，M3L尝试通过预测被掩蔽的部分来改进表示。表示是指对数据的一种抽象描述，它可以捕捉到数据的重要特征。在这个阶段，M3L会使用一个被称为掩蔽自编码器的模型来学习表示。掩蔽自编码器是一种特殊的神经网络，它的任务是预测被掩蔽的部分数据。在训练过程中，M3L会随机选择一部分数据进行掩蔽，然后让自编码器预测被掩蔽的部分。通过这种方式，自编码器可以学习到数据的内在结构，从而得到有效的表示。

这两个阶段交替进行的好处是，可以同时优化策略和表示。在策略梯度更新阶段，模型使用已经学习到的表示来优化策略。然后，在表示学习阶段，模型使用新的策略来收集数据，并在这些数据上进行学习，以改进表示。这样，策略和表示可以相互促进，共同提高学习效果。

在这篇文章中，作者提出的M3L策略是通过交替进行策略梯度更新和基于掩蔽自编码的表示学习，来共同学习和提取视觉和触觉信息。这种策略可以更有效地利用训练样本，因此可以提高样本效率，并解锁超越单独通过每种感觉可以实现的泛化能力。这是因为，视觉和触觉信息可以提供不同的、互补的视角，从而帮助模型更好地理解和预测环境。
为了验证M3L的有效性，作者在模拟的机器人插入环境和更复杂的Robosuite基准任务中进行了实验。实验结果显示，M3L能够实现对未见过的物体和任务场景变化的零射击泛化，这表明M3L具有良好的泛化能力。
总的来说，这篇文章提出了一种新的、有效的强化学习策略，即通过融合视觉和触觉信息，交替进行策略梯度更新和基于掩蔽自编码的表示学习，从而提高样本效率和泛化能力。这为强化学习的研究提供了新的视角和方法。