提出了一种名为 ELLM（LLM 探索）的方法，它利用来自文本语料库的背景知识来塑造探索，通过利用大规模语言模型预训练，无需人介入便能引导智能体朝向有人类意义的和可能有用的行为方向，通过在 Crafter 游戏环境和 Housekeep 机器人模拟器中的实验，证明了 ELLM 训练的代理在预训练期间具有更好的常识行为覆盖，并且在一系列下游任务中通常与或优于性能。

Feb, 2023

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

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

通过大型语言模型 (LLM) 以及强化学习技术，我们开发了一种名为 LLaRP 的方法，使得 LLM 可以作为具有推广性的策略应用于具体视觉任务中，能够忽略任务指令的复杂改写并生成新的最佳行为，在未见过的任务中达到了其他常见的学习基线或零样本 LLM 应用的 1.7 倍成功率，并发布了一个名为 “Language Rearrangement” 的新基准测试数据集，用于研究基于语言、多任务和具体化 AI 问题。

Oct, 2023

利用大型语言模型 (LLM) 的内部知识，提出一种名为 RLingua 的框架，以减少强化学习在机器人操作中的样本复杂性。

Mar, 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

基于大型语言模型的知识型代理系统能够通过想象中的轨迹从环境交互数据中提取知识并与强化学习进行无缝集成。

Apr, 2024

通过将大型语言模型与 MEDIC 框架结合，我们的研究旨在改善强化学习的样本效率，特别针对稀疏奖励领域和随机转换等问题，以提高 PPO 和 A2C 强化学习算法的样本复杂度，并为进一步探索如何利用这些模型增强现有强化学习流程铺平道路。

May, 2024

在没有人类干预的情况下，我们提出了一种通过使用大型语言模型（LLM）来学习奖励的方法，该方法通过迭代的自我对齐过程，最小化 LLM 和学习奖励函数之间的排名不一致性，从而在训练效果和效率方面实现了一致的改善，并且相比于基于突变的方法消耗了更少的 GPT 令牌。

May, 2024

本文主要介绍了使用基于强化学习的调解模型，来解决使用大型语言模型进行高级指令的效率和成本问题，并在四种实验环境下验证了该方法的准确性和效率。

Jun, 2023