SKL-SD

新的AI学习方法SKL侧重于状态预测知识

研究人员推出了一种名为状态知识学习（SKL）的新方法，旨在改进AI代理从经验中学习的方式。与目前依赖轨迹级别反思的方法不同，SKL侧重于维护明确的、声明式的预测评估，这些评估与特定状态相关联。这种方法旨在为AI代理提供更精细、更具泛化性且可自举的知识。在WebShop和ScienceWorld等环境以及ChessPuzzles等复杂推理任务上的实验表明，SKL的性能显著优于现有的基于反思的训练范式。