破解行动的密码：为强化学习提供的生成性拟态方法

本研究解决了在稀疏奖励和大行动空间环境中，强化学习代理在缺乏专家示范时的低样本效率问题。本文提出了一种名为“代码作为生成性拟态（CoGA）”的方法，通过利用预训练的视觉-语言模型来生成代码，从而限制代理的行动空间，提高学习效率。研究表明，CoGA在多个任务上表现出更高的样本效率，并且在小量专家示范可用时的表现与行为克隆相当或更佳。

本研究提出了“代码作为生成性拟态（CoGA）”方法，旨在解决强化学习代理在稀疏奖励和大行动空间下的低样本效率问题。通过利用预训练的视觉-语言模型生成代码，CoGA显著提高了学习效率，优于行为克隆方法。

CoGA 强化学习 样本效率 稀疏奖励 视觉-语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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