突破！自然语言强化学习(NLRL)：一个可处理语言反馈的强化学习框架
自然语言强化学习（NLRL）是一种将传统强化学习扩展到自然语言表示空间的新型框架，通过结合大型语言模型（LLMs），实现对语言反馈的直接处理。相比传统方法，NLRL在语言任务中具有更强的适用性和解释性，已在迷宫、突破和井字棋等游戏中展现良好性能。其优势包括语言反馈处理能力、增强的可解释性以及与LLMs的高效结合，但也面临语言歧义性、计算资源需求高及泛化能力有限等挑战。论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.14251
