静态拆分不需要特殊处理,但是如果希望子任务是跟据动态执行时获得的信息动态调整的,则要引入一个任务栈来进行管理。之前 AutoGPT 即引入了动态拆分子任务,基于语言模型实现了一定的 Agent 能力。但是一直以来 AutoGPT 并没有通过“训练”来加强能力的方法。下面,我们先把 AutoGPT 搬到 RL 里,一个搞法是借助MCTS(...
To create a Q-learning agent: Create a critic using anrlQValueFunctionorrlVectorQValueFunctionobject. Specify agent options using anrlQAgentOptionsobject. Alternatively, you can create the agent first (step 3) and then, using dot notation, access its option object and modify the options. ...
Q-Learning就是一种迭代求解的方法,如下: 在有了理论之后,这里介绍一个简单的环境,来编程实现Q-learning。环境如下: Agent主要有4个动作a \in [0, 1, 2, 3],目标位于(0, 2)这个坐标点。这里状态表示为当前网格点位置,即i, j,比如左图中圆的位置(1, 1)。动作0-3分别对应上下左右移动。这个简单的任务...
Q-Learning 在 Agent 的应用 OpenAI 宫斗告一段落,现在到处都在猜 Q* 是什么。本文没有 Q* 的新料,但是会探讨一下 Q-Learning 在 Agent 方面的可能应用。 有趣的分享!LLMs时代下,幻觉、对话、对齐、CoT、Agent和事实性评估等领域的前沿研究 实现tool 自动选择和参数配置 经典文字模型 经典的文字模型我们已经...
浅谈Q-Learning在Agent的应用 作者:周舒畅,AI工程师 OpenAI 宫斗告一段落,现在到处都在猜 Q* 是什么。本文没有 Q* 的新料,但是会探讨一下 Q-Learning 在 Agent 方面的可能应用。 有趣的分享!LLMs时代下,幻觉、对话、对齐、CoT、Agent和事实性评估等领域的前沿研究...
强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 1 。 上图中agent代表自身,如果是自动驾驶,agent就是车;如果你玩游戏它就是你当前控制的游戏角色,如马里奥...
强化学习是一种机器学习方法,用于训练智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法,用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是Q-learning? Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下...
Agent可能做得好,也可能做的不好,环境始终都会给它反馈,agent会尽量去做对自身有利的决策,通过反反复复这样的一个循环,agent会越来越做的好,就像孩子在成长过程中会逐渐明辨是非,这就是强化学习。 2. 强化学习模型 如上图左边所示,一个agent(例如:玩家/智能体等)做出了一个action,对environment造成了影响,也就...
回答：智能体,也就是每个独立的个体,他们之间是没有内部信息的交互的
基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可;对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。