KIM（知识引导模型）论文 – 结合LLM与领域知识提升行为克隆效率

KIM（知识引导模型）是一个创新的机器学习项目，旨在通过结合大型语言模型（LLM）和通用领域知识来增强行为克隆的性能。行为克隆是一种通过观察专家行为来学习决策策略的技术，而KIM通过引入结构化知识，显著提高了样本效率和鲁棒性，使其能够在少量演示数据下表现良好。KIM利用LLM生成策略结构，并通过少量演示数据进行微调，特别适用于需要专家演示的顺序决策任务，如月球着陆器和赛车任务。

KIM（知识引导模型）的特点:

1. 利用LLM根据领域知识创建策略结构
2. 通过少量演示数据进行微调
3. 提升行为克隆的样本效率和鲁棒性
4. 在面对动作噪声时表现稳定

KIM（知识引导模型）的功能:

1. 月球着陆器任务：仅需5次演示即可学会控制着陆
2. 赛车任务：在复杂动态环境中保持高效学习
3. 资源有限或难以获取大量专家演示的场景
4. 需要高效学习和泛化能力的顺序决策任务

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