利用大型语言模型（LLMs）为六代（6G）无线通信技术引入一种基于强化学习的新框架，该框架在都市环境中通过训练 RL 代理并结合卷积神经网络（CNNs）利用 LLMs 的优势以及减轻其限制，在优化区域覆盖范围的网络部署中表现出色。

May, 2024

通过使用大规模语言模型，我们提出了一种新的框架，通过从语言模型教师代理接收指导行为，训练一个小规模专用的学生代理。通过将语言模型的先验知识融入到本地学生模型中，该学生代理可以用较少的数据进行训练，并通过环境反馈进一步提升其能力。实验结果表明，我们的方法提高了样本效率，并实现了比基准方法更卓越的性能。

Nov, 2023

利用大型语言模型优化强化学习的奖励功能，使自动驾驶代理在行为上更加灵活、精准和类人化，探究奖励设计在塑造自动驾驶车辆行为中的重要影响，为更先进、类人化的自动驾驶系统的发展提供了有希望的方向。

May, 2024

通过将强化学习与大型语言模型结合，研究了在开放性文本学习环境中增强代理的泛化能力，提出了三种代理类型：基于强化学习的代理、基于大型语言模型的代理和融合两者的混合代理，以提高代理的性能和泛化能力，并通过 PharmaSimText 提供的基准测试验证了研究成果。结果表明，基于强化学习的代理在任务完成方面表现出色，但在提问诊断问题方面有所欠缺；相反，基于大型语言模型的代理在提问诊断问题方面表现较好，但在完成任务方面表现较差；而混合的大型语言模型辅助强化学习代理能够克服这些限制，凸显了将强化学习和大型语言模型相结合在开放性学习环境中开发高性能代理的潜力。

Apr, 2024

这篇论文介绍了一种使用大型语言模型（LLM）融入到代理框架中的创新方法，用于灵活高效的个性化移动生成，并重点解决了将 LLMs 与现实世界的城市移动数据对接的三个研究问题：将 LLMs 与丰富的活动数据对接、开发可靠的活动生成策略以及探索 LLMs 在城市移动中的应用。

Feb, 2024

本文解决了利用大型语言模型（LLMs）和基础模型设计人工智能（AI）本地网络的问题，提出了一种以无线为中心的基础模型架构，其中包括多模态模型，通过神经符号 AI 进行逻辑和数学推理，并展示了 RAG 在 LMMs 中的有效性，以及 LMMs 相对于 vanilla LLMs 在数学问题回答方面表现出的增强的推理能力。

Jan, 2024

使用大型语言模型作为强化学习代理以解决对话式强化学习问题，通过提出的提示技术，演示了如何迭代引导语言模型学习和优化特定强化学习任务的策略，并通过两个具体案例研究展示了该方法的实用性。

Apr, 2024

大型语言模型 (LLMs) 在最近因其出色的理解和推理能力而受到了广泛关注，取得了许多领域的巨大进展。LLM 技术的进步也为电信领域的许多任务自动化提供了有希望的机会。本工作旨在提供 LLM-enabled 电信网络的全面概述，介绍了 LLM 的基本原理、关键技术和电信应用，并给出了未来发展方向。

May, 2024

大规模语言模型在增强学习中具有广泛的预训练知识和高水平的通用能力，本文对现有文献进行了综述，概括了大规模语言模型增强学习与传统增强学习方法的特点，并提出了一个结构化的分类法来系统地分类大规模语言模型在增强学习中的功能和方法，并讨论了其潜在应用、前景机会和挑战。

Mar, 2024

通过在单一统一的机器学习范式中正式定义大型语言模型（LLM）的训练过程，包括预训练、监督微调和强化学习与人类反馈，我们可以获得推进 LLM 技术的重要见解。本文勾勒出 LLM 训练方法与两人博弈中代理人发展所采用的战略之间的相似之处，从博弈论、强化学习和多智能体系统的角度研究。我们提出了一种用基于语言游戏中代理人学习的方式重新构思 LLM 学习过程的框架。这个框架揭示了 LLM 发展中成功和挑战的创新视角，为解决对齐问题等战略考虑提供了新的理解。此外，我们的两人博弈方法为 LLM 训练提供了新颖的数据准备和机器学习技术。

Feb, 2024