基于扩散的离线强化学习在增强ARC任务中的决策优化
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了在增强ARC任务中,AI系统进行复杂环境决策时缺乏充分经验数据的关键问题。提出了合成离线学习数据集(SOLAR),为离线强化学习提供丰富的经验数据,进而提高了决策能力。实验结果证明,使用LDCQ方法训练的代理能够有效进行多步决策,展示了离线强化学习在提升AI战略推理能力方面的潜力。
该论文提出了一种离线强化学习方法,通过压缩潜在技能建模支持轨迹序列,避免外推错误,并使用批量约束学习 Q 函数。在时间抽象的潜在空间中编码丰富的任务信息,改进信用分配,加快奖励传播。在 D4RL 基准测试中表现优异,特别适用于长期稀疏奖励任务。