基于LLM的复合神经架构搜索用于多源RL状态编码

这篇文章可能讨论了一种通过利用大型语言模型（LLM）来设计神经网络架构以编码来自多个来源的状态信息的新型强化学习（RL）方法。使用神经架构搜索（NAS）表明了一种寻找最佳网络结构的自动化方法。关注多源RL意味着系统处理多样化的输入数据。ArXiv来源表明这是一篇研究论文，很可能呈现新的发现和实验结果。

• •该研究将LLM和NAS结合用于RL。
• •它侧重于编码来自多个来源的状态信息。
• •目标是自动找到最佳的神经网络架构。