agent training | BriefGPT - AI 论文速递

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无需修改语言模型的训练语言模型代理
通过 AgentOptimizer 提出了一种新的大型语言模型代理训练范式，通过更新代理的功能而不改变大型语言模型权重，通过回滚和提前停止策略来简化训练过程，可显著提高代理在各类下游任务中的性能。
PDF5 months ago
动物人工智能 3：新变化与重要性
动物人工智能环境是一个独特的基于游戏的研究平台，为人工智能和认知科学研究社区提供服务。本文介绍了 Animal-AI 3，该环境的最新版本，概述了使游戏对人类更具吸引力、对人工智能系统更复杂的几个重要新功能。
PDF7 months ago
智能体中的基因
基于基因学概念，本文提出了一种名为遗传增强学习（GRL）的计算框架，有助于代理的训练和进化。GRL 中的基因以代理神经网络的片段形式保存，通过祖先的知识遗传和演化，使代理具有更好，更稳定的学习能力，同时提供了有关智能代理 Lamarckia
PDFa year ago
使用倒置强化学习训练智能体
本文提出了一种名为 UDRL 的方法，该方法利用监督学习技术学习行为，不需要奖励预测或寻找最优策略，通过训练智能体遵循指令而不是预测奖励的方法，可以在多个情境环境下产生一系列有用的行为，并且在某些任务上其表现甚至超越了传统基准算法，并提出了
PDF5 years ago
ICML关于团队运动比赛中的多智能体学习
本文提出了一种分层训练智能体的方法，以期在团队运动游戏中实现类似于人类的风格和高水平的表现，初步结果显示所提出的方法具有解决多智能体学习问题的潜力。
PDF5 years ago
ACL学习在未见过的环境中导航：使用环境 dropout 进行回译
本文提出了一个可适应新场景的机器人导航算法，通过混合模仿学习和强化学习的训练方法，以及利用 “环境丢失” 技术生成新的路径和指令进行微调。实验证明所提出的算法在没有见过的测试环境中具有更好的泛化性能。
PDF5 years ago
ICML安全探索的环境特征解耦学习
本文介绍了一种解耦环境特征与任务特定特征的方法，使得代理能够在同一环境下更好的进行任务迁移和新任务风险降低，研究结果表明，此方法能够更安全地利用先前知识。
PDF7 years ago