BriefGPT - AI 论文速递
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在令牌世界中学习玩 Atari 游戏
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内容提要
基于模型的增强学习代理利用变换器已经显示出更好的样本效率，因为它们能够对扩展的上下文进行建模，从而得到更准确的世界模型。然而，对于复杂的推理和规划任务，这些方法主要依赖于连续表示，这使得对实际世界的离散属性，例如不可插值的不相交对象类的建模变得复杂。在这项工作中，我们引入了基于变换器学习的离散抽象表示（DART），一种利用离散表示对世界和学习行为进行建模的样本高效方法。我们通过包含变换器...
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