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原標題：今日arXiv最熱大模型論文：北京大學發布，將試錯引入大模型代理學習！
關鍵字：行動,動作,任務,函數,策略
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：8435字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | 松果引言：探索語言智能的新邊界在人工智能的發展歷程中，語言智能始終是一個核心的研究領域。隨著大語言模型（LLM）的興起，我們對語言智能的理解和應用已經邁入了一個新的階段。這些模型不僅能夠理解和生成自然語言，還能夠在多種環境中控制代理（agent）進行交互和決策。然而，盡管LLM在理解語言和規劃方面展現出了巨大的潛力，它們在從經驗中學習并改進行動策略方面仍存在限制。
傳統的強化學習方法通過試錯學習來訓練代理策略，但這種方法往往忽略了代理在特定環境中的先驗知識。而LLM正是在這方面表現出了優勢。然而，直接對大規模的LLM進行策略模型微調在實踐中是不切實際的，因此研究者們開始探索如何將歷史交互融入提示中，以利用過去的經驗來規劃未來的行動。這些方法雖然有其局限性，但也提供了新的思路。
本文提出了一種新的學習范式，即通過學習擴展和精細化行動空間，使任務與代理的規劃能力更加緊密對齊。研究者通過適應LLM的規劃來解決固定行動空間帶來的限制，例如常識知識引導的規劃與行動之間的不匹配，以及由于未滿足的先決條件或無效策略導致的行動錯誤。研究者們的方法不僅緩解了語言代理性能的瓶頸

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。