エージェント的Transformerが強化学習を通じた探索学習を証明可能に行う

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木探索は多くの言語エージェント推論および意思決定タスクの背後にある中心的な抽象化です。エージェントはアクションを探索し、失敗を記憶し、有望な代替案に向かってバックトラックする必要があります。しかし、Transformerベースのポリシーがこのような探索能力をどのように習得するかについて、理論的理解が不足しています。