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本文探讨了基于强化学习的大型语言模型（LLM）在复杂环境中的应用，特别是在战略推理和游戏决策中的表现。研究提出了新框架，提升了LLM的决策能力，并通过实验验证了其在多代理环境中的有效性。

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在这篇论文中，我们介绍了 Tactician's Web 平台，它提供了一个大型的、相互连接的、经过机器验证的数学知识网络，方便地用于机器学习、分析和证明工程。该平台构建在 Coq 证明助手之上，导出了一个包含广泛形式理论的数据集，以定义、定理、证明项、策略和证明状态的网络形式呈现，并提供了人类可读的文本形式。与 Coq 的紧密整合使得可以将证明代理作为实用工具提供给证明工程师。

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