🤖 系统
11-30 17:50
📄 论文总结
通过经验合成扩展智能体学习 / Scaling Agent Learning via Experience Synthesis
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为DreamGym的框架,它通过合成多样化的虚拟经验数据来高效训练强化学习智能体,从而克服了传统方法依赖真实环境交互成本高、任务单一等难题,并在多种测试中显著提升了训练效果和实际应用性能。
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通过经验合成扩展智能体学习 / Scaling Agent Learning via Experience Synthesis
这篇论文提出了一个名为DreamGym的框架,它通过合成多样化的虚拟经验数据来高效训练强化学习智能体,从而克服了传统方法依赖真实环境交互成本高、任务单一等难题,并在多种测试中显著提升了训练效果和实际应用性能。
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UserRL:通过强化学习训练交互式用户中心智能体 / UserRL: Training Interactive User-Centric Agent via Reinforcement Learning
这篇论文提出了一个名为UserRL的框架,通过强化学习和模拟用户环境来训练能更好地与用户交互的AI助手,并发现奖励机制设计和用户模拟器的选择对提升交互效果至关重要。