多模态任务性能提升方案
通过OpenManus-RL的基准测试集成功能实现：
- Environment Configuration:在OSWorld测试环境中运行
python -m openmanus_rl.grpo --benchmark OSWorld - 奖励设计：组合使用
--reward_funcs accuracy format tag_count等多维度评价指标 - 策略选择：exist
configs/目录启用Monte Carlo Tree Search策略文件
验证方式：训练日志会实时显示跨模态任务成功率，最终模型保存在data/grpo-output目录。建议配合CLIP等视觉编码器增强跨模态理解。
This answer comes from the articleOpenManus-RL: Fine-tuning Large Models to Enhance Intelligent Body Reasoning and Decision MakingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化开源智能体在多模态任务中的表现？
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