研究者提出 RLiD 决策平面强化学习框架
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研究者提出 RLiD 决策平面强化学习框架
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AI 综述
Ziyi Chen 等研究者提出 RLiD（Reinforcement Learning in the Decision plane，决策平面强化学习）框架，将强化学习的优化对象从 token 序列改为可执行动作选项的概率，让语言智能体与大语言模型直接在决策平面进行学习。 按作者的说法，该框架用大型决策模型（LDM）单次前向从动作选项中选出动作，省去自回归 token 生成与动作解析。该工作以 arXiv 预印本形式发布，报道未给出实验评测结果。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
RLiD：面向语言智能体与大语言模型的决策平面强化学习框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIRLiD：面向语言智能体与大语言模型的决策平面强化学习框架
研究者提出 RLiD（Reinforcement Learning in the Decision plane，决策平面强化学习）框架，直接优化可执行动作选项的概率，用大型决策模型（LDM，Large Decision Model）单次前向选择动作，省去自回归 token 生成与动作解析。
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