用视觉语言模型离线学习生物干预的语言控制

1. 12:00
   arXiv · Neural and Evolutionary Computing

   用语言控制生物学：细胞、类器官与生物机器人的提示词条件干预离线学习

   研究提出一种完全离线的自然语言接口训练方法，用视觉语言模型自身判断作为唯一训练奖励，将指令映射到已存档的干预记录，无需新实验或人工验证。该方法应用于无神经系统的合成多细胞构造 xenobot，在 withheld 存档数据上取得 80.0% 留出准确率，高于 66.7% 随机基线，与直接用真实标签训练的网络相当。

Current heat 6·Comparable peak 10（Oct 5）·Comparable change over 24 hours –

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.