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EMNLP
自我监督行为复制的变压器是文本游戏的路径爬虫
我们介绍了一种自监督行为克隆变压器，用于文本游戏，这是虚拟环境中的多步推理的具有挑战性的基准。通过自动生成训练数据的方式，我们的方法能够在三个基准文本游戏中实现约 90％的监督系统性能。
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7 months ago
大型语言模型是否能够很好地玩文本游戏？现状和开放问题
本技术报告针对大型语言模型 (ChatGPT 和 GPT-4)，探究它们在玩文字游戏方面的能力，实验证明 ChatGPT 表现与现有系统相比具有竞争力，但仍没有足够的智能去构建游戏世界模型、利用已有世界知识和推断游戏进程中的目标。这为人工智
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a year ago
重新审视文字游戏中的 “文字” 角色
本文研究了文本在不同强化学习问题中的作用，并提出一种简单的策略，通过提取相关的上下文信息来作为 RNN-based 文本代理的额外输入，实现了与新颖的自然语言理解技术相当的性能，这表明非自然语言理解技术也能够足以解决部分可观察性的挑战。
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2 years ago
ACL
行为克隆变压器是神经符号推理器
本研究探索了将符号模块的信息注入交互式智能体的技术，同时测试了这些智能体在文本游戏中的推理能力，结果表明将符号模块的操作注入到行动空间中可以提高代理程序在涉及算术、导航、排序和常识推理的四个文本游戏基准上的表现。此技术易于扩展到新的智能体，
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2 years ago
IJCAI
基于自然语言启发的强化学习综述
提出了将自然语言理解与强化学习紧密结合的想法，并对现有技术及未来研究方向进行了调研。
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5 years ago
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