智能体通过​​试错​​和​​奖励反馈​​不断优化决策策略，以追求​​最大化累积回报​​的方法-RL

本文探讨了强化学习（RL）与视觉-语言-动作（VLA）模型结合的机器人操控系统。

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分词是自然语言处理的基础技术，将文本分割为离散单元（如单词、子词或字符）。主流方法包括词级、字符级和子词分词，其中子词分词（如BPE、WordPiece）通过拆分单词平衡了词汇表大小与序列长度。BPE通过频次合并字符对构建词汇表，WordPiece则基于互信息分数优化合并策略。这些方法解决了未知词汇问题，提升了模型效率，广泛应用于GPT、BERT等大型语言模型。分词器的选择需考虑任务需求（单语言/

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