（来源：上观新闻）
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最近，模型圈又🇸🇴🇲🇰卷起来🧫了，A厂、O厂和💻🇬🇺鲸鱼都陆续🇹🇦发布了🧬🍻新模型❌🈵。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🇬🇲🧯nsformer🗣🇧🇬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🧚♂️🙁google用什么加速软件、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🙂google用什么加速软件的空间规划与推理🍹，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😇💗。
