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SAC-GLAM: Enhancing Online Reinforcement Learning in Large Language Models with Soft Actor-Critic and Hindsight Relabeling

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内容提要

本研究提出了一种结合软演员评论家和事后重新标签的新方法，解决大型语言模型在复杂环境中在线强化学习的局限性。在多目标强化学习环境中，该方法优于传统策略，并为自主学习代理的发展提供理论支持。

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标签

actor models 事后重新标签 多目标 强化学习 自主学习 软演员评论家
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