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Grounder
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AI代理可以利用免费验证信号来提高性能
通过利用一个“验证器”模型来检查代理所采取的每个操作的成功与否，可以改进AI代理的循环。该验证器提供了一个免费的监督信号，可以作为应用程序行为的持久事实进行存储，从而提高后续运行的准确性。然而，验证器的输出并非事实真相，可能会产生误导，特别是对于拖动等复杂操作，其准确性可能会显著下降。
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新的多智能体框架通过冻结验证器增强视频推理能力
研究人员开发了一种新颖的多智能体强化学习框架，用于视频推理任务，例如基于文本的视频问答和时间定位。该方法将一个可训练的“定位器”与一个冻结的“验证器”相结合，以改进相关时间证据的选择。使用此方法训练的一个拥有20亿参数的模型在各种视频推理基准测试中展现了零样本迁移能力，在交并比和答案定位指标上取得了显著的准确性。