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怎样优化开源智能体在多模态任务中的表现？

2025-08-30

1.5 K

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：

环境配置：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：在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。

本答案来源于文章《OpenManus-RL：微调大模型强化智能体推理与决策能力》

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