יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

ETHER: שילוב תקשורת מתעוררת לשיחזור היסטוריה

ETHER: Aligning Emergent Communication for Hindsight Experience Replay
ETHER משלב תקשורת מתעוררת עם למידת חיזוק מותנית-יעד. היא מאפשרת למידה יעילה יותר במשימות המוגדרות על ידי הוראות בשפה טבעית. ETHER משתמשת במשחק רפרנציאלי לאימון דובר ומאזין לפיתוח שפה מלאכותית המתארת מצבי סביבה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2307.15494v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Hindsight Experience Replay (HER) enhances sample efficiency in goal-conditioned reinforcement learning (RL) by relabelling failed trajectories with goals that were actually achieved. However, HER implicitly assumes access to a goal relabelling function and a predicate function that determines whether a goal has been satisfied. These assumptions break down in instruction-following tasks, where goals are expressed in natural language and differ from the state space. We formalize this as the Hindsight Reinforcement Learning problem, which shows the need to jointly learn these functions alongside the RL policy. To address it, we propose ETHER (Emergent Textual Hindsight Experience Replay), an agent that leverages Emergent Communication
קרא במקור המקורי