CODEX：一种基于聚类的可解释强化学习方法

该研究提出了一种通过语义聚类的方法CODEX来总结强化学习代理行为并建立用户信任。实验结果表明，CODEX方法能够保留时间和实体信息，构建代理行为的总结。通过对游戏环境中的离散+连续游戏状态潜在表示进行聚类，可以确定最关键的情节事件，展示了潜在空间和语义空间之间的关系。该研究以自然语言处理技术为基础，为解锁强化学习在广泛应用中的潜力做出了贡献。