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強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
このサイトでは、プログラミング言語PythonとPythonのゲーム用ライブラリPygameを用いてゲーム制作の過程やテクニックをまとめています。主に自分の知識の整理に使うつもりですが、これからPythonを学んでゲームを作ってみようという方の参考になれば幸いです。 Pygameは知らなくても大丈夫ですが、Pythonの基本は知っていることを前提にしています。Pythonで書いたプログラムはWindowsでもMacでもLinuxでも動きます。 ソースコードの著作権を主張することはないので自由に使ってください。 記事下方にあるナビゲーションはほとんど役に立ちません。このページを起点としてリンク先へ、読んだら戻るといった使い方が楽だと思います。 NEW! 全ソースコードをGitHubのリポジトリとして公開しました。右下のDownloadZIPからまとめてダウンロードできます（2014/9
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