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本文针对传统人工智能代理在突现语言游戏中缺乏内部语言学习能力的问题，提出了一种新方法VQEL，结合向量量化，使代理能够在自我博弈中自主创造和发展离散的符号表示。实验结果表明，VQEL在性能上超越了传统的REINFORCE方法，且通过向量量化提高了控制能力，减少了系统崩溃的可能性。

神经符号 AI 结合深度学习与符号 AI，减少训练数据量，提高模型解释性和可解性，验证系统正确性。研究神经符号学习，使用符号语言和背景知识，通过推理和训练神经网络交流知识。