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隐藏规则游戏中的人工智能学习和概念迁移

2026-08-25 1 阅读 约1分钟阅读 Christo Mathew, Wentian Wang, Jacob Feldman, Lazaros K. Gallos, Paul B. Kantor, Vladimir Menkov, Hao Wang
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arXiv:2608.21372v1 公告类型:新 摘要:本报告总结了隐藏规则游戏 (GOHR) 的工作,重点关注经过训练以从试错反馈、表示设计、规则难度分析、迁移学习、泛化和伪机器人辅助人类学习分析中推断隐藏规则的强化学习代理。该报告重点介绍了基于 Transformer 的 A2C 框架、以特征为中心和以对象为中心的表示、实验结果以及人类学习数据的分类。
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