论文
LG AI Research 在 ICML 2026 提出 LOAM:用 LLM 设计强化学习的观测与动作空间
导读
LG AI Research 在 ICML 2026 提出 LOAM,让 LLM 直接设计强化学习中的观测模型与动作模型,而非只设计奖励函数。该方法区分原始环境空间与智能体实际使用的空间,由 LLM 根据任务目标、终止条件、机器人结构及各变量含义生成观测与动作设计。研究源于 LG Chem 大山 NCC 工厂生产排程优化项目,团队发现观测与动作空间设计比奖励函数更困难。
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LG AI Research 在 ICML 2026 提出 LOAM,让 LLM 直接设计强化学习中的观测模型与动作模型,而非只设计奖励函数。该方法区分原始环境空间与智能体实际使用的空间,由 LLM 根据任务目标、终止条件、机器人结构及各变量含义生成观测与动作设计。研究源于 LG Chem 大山 NCC 工厂生产排程优化项目,团队发现观测与动作空间设计比奖励函数更困难。