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LLM-Explorer: A Large Language Model-Driven Plugin for Enhanced Reinforcement Learning Policy Exploration

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了LLM-Explorer，利用大型语言模型分析学习状态，生成特定任务的探索策略并动态调整。实验结果显示，该方法在Atari和MuJoCo基准测试中平均提升表现37.27%。

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标签

Atari LLM-Explorer MuJoCo model 大型语言模型 探索策略
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