研究人员开发了一种名为ToSCA的新型两级分层强化学习（RL）框架，用于对话代理。该方法通过结合时间和策略抽象，弥合了现有token级或utterance级RL方法之间的差距。该框架使用深度Q网络（DQN）作为高级critic，并使用近端策略优化（PPO）作为低级actor-critic，通过双粒度奖励机制解决奖励稀疏性问题。实验表明，与现有基线相比，ToSCA在日常对话和情感支持对话中都提高了策略确定性和响应质量。 AI
影响 这个新框架可能带来更复杂、更具上下文感知能力的对话AI系统。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍对话代理新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Deep Q-Network
- Hierarchical reinforcement learning and decision making
- Markov decision process
- Proximal Policy Optimization
- reinforcement learning
- ToSCA
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