算法论文8
LaPha:让LLM Agent在潜空间高效学习
机器之心
AI 摘要
上海科学智能研究院与复旦大学:针对LLM策略问题提出LaPha,将行为树映射到潜空间,构造密集奖励,进行策略剪枝和价值网络训练,在基准测试中大幅提升准确率。
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LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。

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