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(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🥞Tran👩❤️👩sforme🏑🇲🇪r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⌛🧮Agen👨🍳🙆♂️t🥜。