（来源：上观新闻）
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多层次🇫🇴🚰强化学🌆习将任务🇧🇧🇳🇺分解为多个🐿🆖子目标，通过层次🚨化的策略🏳网络分别🏙🇬🇳学习不同层次的🕵💹空间决策，能够显🧳🥭著提升智能体在长🇲🇺期任务上的表现；😫🔅 记忆增强架构引🇬🇦入外部记忆模🚿块或基于注👨🔧意力机制的T💗ran🗑sfor🚯🧴mer架构，🍖使智能体能够存储🍄🇺🇾和检索历史空间信🇲🇳息，这提升了📭🍷AI的🙍♂️跨层感💕知规划的任务得分👑； 引🐁🆘入内在奖励机制🌵（如探索〰🛅奖励、预🇳🇿测误差🇮🇶🐂奖励）来驱👩👩👧动智能体的空👻间探索行为，使🎶智能体能够更🚊快地建立对👩🎓环境的全局💓认知；🇵🇷✨ 符号与神🇨🇩👇经混合方法结合🗃👨🔬符号推理与🇲🇳泛站程序神经网络的🛳🏫优势，🥋使用神😘📷经网络进行感🤘知与特征提取，🛩🇨🇾使用符号系统进🧾🛸行高层次❗的空间规划🌼与推理，在可🛵解释性❌⚜和样本效率上表现⏲出优势☂🥃； 零样本大♻语言模型Age🚯🕵️♀️nt在提供🇿🇼充分上下🎢文和清晰任务描述🕯🚢时能有效🍌执行局部任😗💁务，但在自👽主长期游玩、模🇨🇿糊目标与缺乏🏴显式反馈下🥬表现明♑显不如基于规🏳🇸🇲泛站程序则系统的🚍🇧🇳Agent👉。
