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Les agents généraux contiennent des modèles mondiaux

Created by
  • Haebom

Auteur

Jonathan Richens, David Abel, Alexis Bellot, Tom Everitt

Contour

Cet article explore la nécessité d'un modèle mondial pour un comportement flexible et orienté vers un objectif. Nous démontrons que tout agent capable de généraliser à des tâches multi-étapes et orientées vers un objectif doit apprendre un modèle prédictif de l'environnement. Ce modèle peut être dérivé de la politique de l'agent, et nous démontrons que l'amélioration des performances de l'agent ou la complexité croissante des objectifs atteignables nécessitent l'apprentissage de modèles mondiaux de plus en plus précis.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Une nouvelle perspective sur le développement d'agents sûrs et généraux
Suggérant la possibilité de fixer des limites aux capacités de l'agent dans des environnements complexes.
Suggérer la possibilité de développer un nouvel algorithme pour dériver un modèle mondial à partir d'un agent.
Limitations:
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour appliquer et vérifier les résultats présentés dans des contextes réels.
Les problèmes d’efficacité et d’évolutivité doivent être pris en compte lors de l’apprentissage et de l’extraction de modèles mondiaux complexes.
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