arXiv Artificial Intelligence· Qinchuan Cheng, Bowen Lyu, Zhantao Gong, Angela Yao, Cheston Tan, Shijie Li·· 2 小时前AI 评分38
EgoVine：用真实世界视频编译分支经验进行后训练
EgoVine: Post-Training with Branching Experience Compiled from Real-World Videos
AI 导读
EgoVine 是一个后训练框架，把固定的真实第一人称视频演示集转化为可交互经验，用于长程规划。它在由视频标注编译的可执行符号环境中恢复决策状态、探索替代动作并比较最终结果，联合训练动作生成与后果预测。EgoVine-1.5B 在共享基准上取得 Main 规划任务 81.8%、更长任务组合 66.7% 的成功率，均超过所有评测的 Flash LLM 基线。
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