（来源：上观新闻）
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Tra🌳nsfo⏹rmer🇩🇪🔬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Ag🇨🇼ent🌧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Ag🚤🕘ent🈶🖋。
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