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LLM-Explorer: A Large Language Model-Driven Plugin for Enhanced Reinforcement Learning Policy Exploration
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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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关键要点
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本研究提出了LLM-Explorer，旨在解决现有强化学习策略探索方法的不足。
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LLM-Explorer利用大型语言模型分析学习状态，生成任务特定的探索策略。
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该方法能够动态调整策略探索过程。
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实验结果显示，LLM-Explorer在Atari和MuJoCo基准测试中平均提升表现37.27%。
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