Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Từ văn bản đến quỹ đạo: Khám phá biểu diễn ràng buộc phức tạp và phân tích trong học tăng cường an toàn

Created by
  • Haebom

Tác giả

Pusen Dong, Tianchen Zhu, Yue Qiu, Haoyi Zhou, Jianxin Li

Phác thảo

Bài báo này trình bày một phương pháp thực hiện học tăng cường an toàn dưới các ràng buộc được thể hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các phương pháp hiện có có hạn chế là yêu cầu thiết kế thủ công các hàm chi phí cho mỗi ràng buộc. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Bộ dịch ràng buộc văn bản cấp quỹ đạo (TTCT), tự động tạo ra các hàm chi phí bằng cách sử dụng các ràng buộc ngôn ngữ tự nhiên. TTCT học bằng cách kết hợp các ràng buộc ngôn ngữ tự nhiên với các quỹ đạo, và kết quả thực nghiệm chứng minh rằng nó học các chính sách có tỷ lệ vi phạm thấp hơn so với các hàm chi phí được thiết kế thủ công hiện có. Hơn nữa, chúng tôi chứng minh khả năng truyền zero-shot, có thể được áp dụng cho các môi trường có ràng buộc thay đổi.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để hiểu hiệu quả các ràng buộc trong ngôn ngữ tự nhiên và đào tạo các tác nhân học tăng cường an toàn.
◦
Việc học chỉ có thể thực hiện được khi có những ràng buộc của ngôn ngữ tự nhiên, mà không cần phải thiết kế thủ công hàm chi phí.
◦
Thể hiện khả năng áp dụng vào nhiều môi trường khác nhau thông qua khả năng truyền tải không cần bắn.
◦
ĐạT được tỷ lệ vi phạm thấp hơn so với các phương pháp hiện có.
•
Limitations:
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát của TTCT.
◦
Cần đánh giá khả năng xử lý các ràng buộc ngôn ngữ tự nhiên phức tạp hoặc mơ hồ.
◦
Cần có sự xác nhận bổ sung để áp dụng vào thực tế.
👍
Made with Slashpage