摘要：
发表时间：2024(ICLR2024) 文章要点： 文章提出用预训练的视觉语言模型作为zero-shot的reward model（VLM-RMs）。好处在于可以通过自然语言来给定一个具体的任务，通过VLM-RMs让强化学习基于reward学习这个任务（using pretrained vision 阅读全文
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发表时间：2024 文章要点：文章对LLM增强强化学习（LLM-enhanced RL）的现有文献进行了总结。在agent-environment交互的范式下，讨论LLM对RL算法的帮助。 文章先给出LLM-enhanced RL的概念：the methods that utilize the mu 阅读全文
摘要：
发表时间：2024(ICLR 2024) 文章要点：文章提出Retroformer,用策略梯度的方式调优prompt，更好的利用环境的reward。大体思路是学习一个retrospective LLM，将之前的轨迹和得分作为输入，得到一个新的prompt，这个prompt综合分析了之前的经验，从而提 阅读全文
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发表时间：2023(ICLR 2023) 文章要点：文章提出一个简单有效的ReAct框架，将reasoning和action结合，在交互式的环境上进行测试，取得了很好的效果。其中reasoning作为推理模块，帮助模型归纳，跟踪和更新动作规划，acting和环境交互收集更多信息（reasoning 阅读全文
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发表时间：2023(NeurIPS 2023) 文章要点：文章提出Reflexion框架，通过交互的方式获得反馈，并变成细致的语言feedback的形式作为下一轮的prompt，以此强化language agents的能力，同时避免了更新大模型的参数。这样的好处有1）轻量，不需要finetune L 阅读全文
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发表时间： 2023 (NeurIPS 2023) 文章要点： 文章提出一个evolvable LLM-based agent框架REMEMBERER，主要思路是给大模型加一个experience memory存储过去的经验，然后用Q-learning的方式计算Q值，再根据任务相似度采样轨迹和对应的 阅读全文
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发表时间：2020 文章要点：这篇文章主要介绍当前offline RL的研究进展，可能的问题以及一些解决方法。 作者先介绍了强化学习的准备知识，比如policy gradients，Approximate dynamic programming，Actor-critic algorithms，Mod 阅读全文
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发表时间：2021(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems) 文章要点：这篇文章提出一个新的experience replay的方法，improved SAC (ISAC)。大概思路是先将replay buffer里面好的e 阅读全文
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发表时间：2018(Neural Processing Letters 2019) 文章要点：这篇文章认为之前的experience replay的方法比如PER没有将transition的分布情况考虑在内，于是提出一个新的experience replay的方法，将occurrence frequ 阅读全文
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发表时间：2021(ICML 2022) 文章要点：这篇文章把experience replay看做一个通过importance sampling来估计梯度的问题，从理论上推导经验回放的最优采样分布，然后提出LaBER (Large Batch Experience Replay)算法来近似这个采样 阅读全文
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发表时间：2016（ICLR 2016） 文章要点：这篇文章提出了很经典的experience replay的方法PER，通过temporal-difference (TD) error来给采样赋权重（Sequences associated with rewards appear to be re 阅读全文
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发表时间：2019 (NeurIPS 2019) 文章要点：这篇文章提出Episodic Backward Update (EBU)算法，采样一整条轨迹，然后从后往前依次更新做experience replay，这种方法对稀疏和延迟回报的环境有很好的效果（allows sparse and dela 阅读全文
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 **发表时间：**2020 **文章要点：**这篇文章提出LFIW算法用likelihood作为experienc 阅读全文
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 **发表时间：**2020（ICML 2020） **文章要点：**这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升 阅读全文
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 **发表时间：**2019 (IJCAI 2019) **文章要点：**这篇文章提出experience rep 阅读全文