一篇新的研究论文调查了 LSTM 智能体在 XLand-MiniGrid 任务中相对于无记忆 MLP 智能体的明显记忆优势。研究发现，观察到的性能差距的很大一部分，高达 10 个百分点，归因于评估噪声而不是真正的记忆能力。当为 MLP 提供时间步时，其性能与 LSTM 非常接近，这表明时间步知识，对于具有时间相关奖励的固定长度的剧集至关重要，是感知到的记忆优势的主要因素。 AI
影响 强调了在评估 AI 智能体能力（特别是关于记忆）时，控制评估噪声和提供适当基线的重要性。
排序理由 在 arXiv 上发表的研究论文，详细介绍了关于 AI 智能体性能的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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