基于环境反馈的强化学习（RLHE）：智能体在Minecraft等开放世界中的持续进化 大家好，今天我将为大家讲解一个充满潜力的研究方向：基于环境反馈的强化学习（RLHE），以及它在Minecraft等开放世界中的应用。我们将深入探讨RLHE的核心概念、挑战以及一些具体的实现方法，并展示如何利用环境反馈来持续改进智能体的行为。 1. 强化学习（RL）基础回顾 在深入RLHE之前，我们先快速回顾一下强化学习的基本概念。强化学习的核心目标是训练一个智能体（Agent）在一个环境中（Environment）做出最优的决策序列，以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。 智能体（Agent）： 做出决策的实体。 环境（Environment）： 智能体所处的外部世界。 状态（State）： 环境在特定时刻的描述。 动作（Action）： 智能体在特定状态下可以采取的选择。 奖励（Reward）： 环境对智能体采取动作的反馈信号。 策略（Policy）： 智能体选择动作的规则，通常表示为状态到动作的映射。 价值函数（Value Function）： 评估在特定状态下遵循特定策略的期望 …