​卡奥斯智能交互引擎是卡奥斯基于海尔近40年工业生产经验积累和卡奥斯7年工业互联网平台建设的最佳实践，基于大语言模型和RAG技术，集合海量工业领域生态资源方优质产品和知识服务，旨在通过智能搜索、连续交互，实时生成个性化的内容和智能化产品推荐，为用户提供快速、可靠的交互式搜索服务，首创了聚焦工业领域的智能交互引擎。

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Simon Zhai 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI

只用强化学习来微调，无需人类反馈，就能让多模态大模型学会做决策！

这种方法得到的模型，已经学会了看图玩扑克、算“12点”等任务，表现甚至超越了GPT-4v。

这是来自UC伯克利等高校最新提出的微调方法，研究阵容也是相当豪华：

• 图灵奖三巨头之一、Meta首席AI科学家、纽约大学教授LeCun

• UC伯克利大牛、ALOHA团队成员Sergry Levine

• ResNeXt一作、Sora基础技术DiT作者谢赛宁

• 香港大学数据科学学院院长、UC伯克利教授马毅

该方法名为RL4VLM，论文预印本已经上线，相关代码也已在GitHub中开源。

RL4VLM提出了一种新的算法框架，直接使用强化学习方法对多模态大模型进行微调。

其中奖励信息直接来源于环境当中，摆脱了RLHF中对于人类反馈的需要，从而直接赋予了多模态模型决策能力。

对于RL4VLM的意义，参与了这项工作的马毅教授这样说：

一方面希望大家对模型真实性能有更客观清醒的认识；
另一方面，也希望能建立一个平台，支持探索如何进一步提升模型性能。

那么，用这种方法微调出来的多模态大模型，都能让智能体学会哪些能力呢？

多模态决策能力超GPT-4v

为了评估训练出的多模态大模型给智能体带来的能力，作者一共使用了两类物种评测任务：

• 第一类任务（a-d） 主要考验模型利用图像中的细粒度视觉信息做决策的能力，包括对于数字的识别能力和利用识别的数字进行逻辑推理的能力

• 第二类任务（e）主要考察多模态大模型在具身智能环境中的视觉语义推理能力。

具体来说，这五个任务分别是：

• a.数轴（Numberline）：模型需要通过输出“+” 或者 “-”，将当前数字移动到目标数字

• b.简易12点（EZPoint）：模型需要识别两张牌，并用加号和乘号运算“12点”

  • c.24点（Point24）: 模型需要识别四张牌，并用加减乘除和括号运算“24点”

• d.21点（Blackjack）：模型需要通过牌面上的信息来决定“要牌”或者“停牌”

• e.ALFWorld：一个标准具身智能环境