编码智能体虽难评估,但并非不可评估。应将其视为整体系统,通过可执行测试、多次运行、交互模拟等分层方法,衡量结果、质量、轨迹、成本及生产影响,而非依赖单一指标或演示。评估旨在提供可复现证据,辅助决策,而非追求完美。
本文提出了一种基于变换器的分层方法,旨在解决离线强化学习中的价值估计误差,简化低级策略训练,并显著提升复杂导航环境中的性能。
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