Reward-Decomposed Reinforcement Learning for Immersive Video Role-Playing
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Miao, Shi, Yuling, Li, Yijiang, Chen, Yeheng, Gu, Xiaodong, Li, Bin, Gao, Bo, Ruan, Yaduan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AttentionRAG: Attention-Guided Context Pruning in Retrieval-Augmented Generation
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can VLMs Play Action Role-Playing Games? Take Black Myth Wukong as a Study Case
von: Chen, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LastingBench: Defend Benchmarks Against Knowledge Leakage
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TeViR: Text-to-Video Reward with Diffusion Models for Efficient Reinforcement Learning
von: Chen, Yuhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yuhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Contextual Rollout Bandits for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
von: Lu, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lu, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
In Line with Context: Repository-Level Code Generation via Context Inlining
von: Hu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Value-Decomposed Reinforcement Learning Framework for Taxiway Routing with Hierarchical Conflict-Aware Observations
von: Zhou, Shizhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Shizhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Open-Ended Emotional Support Conversations in LLMs via Reinforcement Learning with Future-Oriented Rewards
von: Yang, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Efficient Online Exploration for Reinforcement Learning with Human Feedback
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GlimpRouter: Efficient Collaborative Inference by Glimpsing One Token of Thoughts
von: Zeng, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zeng, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Code to Correctness: Closing the Last Mile of Code Generation with Hierarchical Debugging
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TriPlay-RL: Tri-Role Self-Play Reinforcement Learning for LLM Safety Alignment
von: Tan, Zhewen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tan, Zhewen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-Agent Collaborative Reward Design for Enhancing Reasoning in Reinforcement Learning
von: Yang, Pei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Pei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TW-CRL: Time-Weighted Contrastive Reward Learning for Efficient Inverse Reinforcement Learning
von: Li, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fed-SE: Federated Self-Evolution for Privacy-Constrained Multi-Environment LLM Agents
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SARL: Label-Free Reinforcement Learning by Rewarding Reasoning Topology
von: Wang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reward Models in Deep Reinforcement Learning: A Survey
von: Yu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rewarding What Matters: Step-by-Step Reinforcement Learning for Task-Oriented Dialogue
von: Du, Huifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Huifang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Generate Secure Code via Token-Level Rewards
von: Quan, Jiazheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Quan, Jiazheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MVR: Multi-view Video Reward Shaping for Reinforcement Learning
von: Luo, Lirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Lirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Shaping Sparse Rewards in Reinforcement Learning: A Semi-supervised Approach
von: Li, Wenyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Wenyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VITA-QinYu: Expressive Spoken Language Model for Role-Playing and Singing
von: Xu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reinforcement Learning with Robust Rubric Rewards
von: Yu, Ya-Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Ya-Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RLMR: Reinforcement Learning with Mixed Rewards for Creative Writing
von: Liao, Jianxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liao, Jianxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking the Value of Agent-Generated Tests for LLM-Based Software Engineering Agents
von: Chen, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Decomposing the Entropy-Performance Exchange: The Missing Keys to Unlocking Effective Reinforcement Learning
von: Deng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reward Training Wheels: Adaptive Auxiliary Rewards for Robotics Reinforcement Learning
von: Wang, Linji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Linji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reward Hacking in Rubric-Based Reinforcement Learning
von: Mahmoud, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mahmoud, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Role-RL: Online Long-Context Processing with Role Reinforcement Learning for Distinct LLMs in Their Optimal Roles
von: He, Lewei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Lewei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Implicitly Incentivizes Correct Reasoning in Base LLMs
von: Wen, Xumeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Xumeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PersRM-R1: Enhance Personalized Reward Modeling with Reinforcement Learning
von: Li, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stay in Character, Stay Safe: Dual-Cycle Adversarial Self-Evolution for Safety Role-Playing Agents
von: Liao, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liao, Mingyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Oscars of AI Theater: A Survey on Role-Playing with Language Models
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Nuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Thinking-Based Non-Thinking: Solving the Reward Hacking Problem in Training Hybrid Reasoning Models via Reinforcement Learning
von: Gan, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gan, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
RLVMR: Reinforcement Learning with Verifiable Meta-Reasoning Rewards for Robust Long-Horizon Agents
von: Zhang, Zijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zijing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Read and Reap the Rewards: Learning to Play Atari with the Help of Instruction Manuals
von: Wu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mastering Multi-Drone Volleyball through Hierarchical Co-Self-Play Reinforcement Learning
von: Zhang, Ruize, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Ruize, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EvoC2Rust: A Skeleton-guided Framework for Project-Level C-to-Rust Translation
von: Wang, Chaofan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Chaofan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
AttentionRAG: Attention-Guided Context Pruning in Retrieval-Augmented Generation
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Can VLMs Play Action Role-Playing Games? Take Black Myth Wukong as a Study Case
von: Chen, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
LastingBench: Defend Benchmarks Against Knowledge Leakage
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TeViR: Text-to-Video Reward with Diffusion Models for Efficient Reinforcement Learning
von: Chen, Yuhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)