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Hierarchical Planning for World Model Synthesis
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内容提要
本研究提出了TheoryCoder，通过层次化理论表示和程序合成方法，提高了强化学习系统在新领域的样本效率和适应性。该方法在复杂环境中表现优于直接合成策略。
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关键要点
- 本研究提出了TheoryCoder，旨在提高强化学习系统在新领域的样本效率和适应性。
- TheoryCoder利用层次化理论表示和高效的程序合成方法，增强了学习和规划能力。
- 该方法使智能体能够在复杂环境中更有效地进行决策。
- 研究表明，TheoryCoder在多样化的网格世界游戏中表现优越，显著优于直接合成策略。
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