Multiple Weak Agents Defeat a Single Strong One: Integrating Large Language Models to Transform Weak Reinforcement Learning Agents into a Supreme Agent
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内容提要
本研究提出了一种名为LLM-Ens的方法，通过大型语言模型增强弱强化学习代理的语义理解，实现动态模型选择。该方法在Atari基准测试中显著提升了强化学习模型的表现，最高提升幅度达20.9%。
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