超越简单的环境扩展：为多模态智能体学习设计有效的环境分布
一项研究发现，单纯增加多模态训练环境的数量，并不一定能提升智能体性能。研究人员分析了现有环境分布的局限，并提出两种方法：能力感知环境选择（AES），用于构建多样化环境集合；分层难度课程（HDC），通过逐步削弱辅助条件和扩大状态规模来组织训练难度。实验表明，这两种方法都能有效改善多模态智能体的训练效果。
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