强化学习与具身智能 / CVPR2026
从历史到未来:以经验与思考演化智能体实现零样本视觉语言导航
History to Future: Evolving Agent with Experience and Thought for Zero-shot Vision-and-Language Navigation
把 LLM 的未来动作/地标预测(F-CoT)与历史轨迹经验总结(H-CoE)组合成可演化的零样本导航决策回路,可直接迁移到视觉导航、具身探索等需要在线纠错的序列决策任务中。
视觉语言导航零样本决策思维链推理