（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🖇🙁Transf🦘ormer⛴👨🦳架构，使🛏🔽智能体能🎈搜索引擎磁力蜘蛛够存储和检🦙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🧰5️⃣的全局认😒🍖知； 符🇲🇲号与神🤰经混合方法结合🥡🏇符号推理与神🏘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🚻Agent🎰🔫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🇲🇵📵基于规则系统🙎♂️的Agen👁️🗨️t🗂🔵。
