Buchumschlag

Efficient Planning in Reinforcement Learning via Model Introspection

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Stella, Gabriel
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Prior Learning in Introspective VAEs
von: Athanasiadis, Ioannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Introspection: Reinforcing Thinking via Externalist Behavioral Feedback
von: Yang, Diji, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mechanisms of Introspective Awareness
von: Macar, Uzay, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Introspective Planning: Aligning Robots' Uncertainty with Inherent Task Ambiguity
von: Liang, Kaiqu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JULI: Jailbreak Large Language Models by Self-Introspection
von: Wang, Jesson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploration Through Introspection: A Self-Aware Reward Model
von: Petrowski, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Latent Introspection: Models Can Detect Prior Concept Injections
von: Pearson-Vogel, Theia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

IntroLM: Introspective Language Models via Prefilling-Time Self-Evaluation
von: Kasnavieh, Hossein Hosseini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Hybrid Framework for Reinsurance Optimization: Integrating Generative Models and Reinforcement Learning
von: Dong, Stella C.
Veröffentlicht: (2025)

Physics-Informed Model and Hybrid Planning for Efficient Dyna-Style Reinforcement Learning
von: Asri, Zakariae El, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Object-Oriented Transition Modeling with Inductive Logic Programming
von: Stella, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Multi-agent Reinforcement Learning by Planning
von: Liu, Qihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Provable Representation with Efficient Planning for Partial Observable Reinforcement Learning
von: Zhang, Hongming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From Imitation to Introspection: Probing Self-Consciousness in Language Models
von: Chen, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Goal-Guided Efficient Exploration via Large Language Model in Reinforcement Learning
von: Qi, Yajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sample Efficient Reinforcement Learning via Large Vision Language Model Distillation
von: Lee, Donghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating Quality of Life in Climate Adaptation Planning via Reinforcement Learning
von: Costa, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CARE: Decoding Time Safety Alignment via Rollback and Introspection Intervention
von: Hu, Xiaomeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Reinforcement Learning via Decoupling Exploration and Utilization
von: Yang, Jingpu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Insurance Reserving with CVaR-Constrained Reinforcement Learning under Macroeconomic Regimes
von: Dong, Stella C.
Veröffentlicht: (2025)

Recursive Introspection: Teaching Language Model Agents How to Self-Improve
von: Qu, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Plan2Cleanse: Test-Time Backdoor Defense via Monte-Carlo Planning in Deep Reinforcement Learning
von: Chen, Sze-Ann, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interpreting Emergent Planning in Model-Free Reinforcement Learning
von: Bush, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Reinforcement Learning by Planning with Online World Models
von: Liu, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Efficient Bayesian Exploration in Model-Based Reinforcement Learning
von: Caron, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Reinforcement Learning with Large Language Model Priors
von: Yan, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse Reinforcement Learning with Multiple Planning Horizons
von: Yao, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Planning in Branch-and-Bound: Model-Based Reinforcement Learning for Exact Combinatorial Optimization
von: Strang, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GOPlan: Goal-conditioned Offline Reinforcement Learning by Planning with Learned Models
von: Wang, Mianchu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Preference-Based Reinforcement Learning Using Learned Dynamics Models
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DreamerAD: Efficient Reinforcement Learning via Latent World Model for Autonomous Driving
von: Yang, Pengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data-Efficient Task Generalization via Probabilistic Model-based Meta Reinforcement Learning
von: Bhardwaj, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reflect then Learn: Active Prompting for Information Extraction Guided by Introspective Confusion
von: Zhao, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Consistency Trajectory Planning: High-Quality and Efficient Trajectory Optimization for Offline Model-Based Reinforcement Learning
von: Wang, Guanquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deceptive Path Planning via Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
von: Fatemi, Michael Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero-Overhead Introspection for Adaptive Test-Time Compute
von: Manvi, Rohin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Reinforcement Learning Algorithms for In-Context Model-Based Planning
von: Son, Jaehyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging the Semantic Gap in Virtual Machine Introspection and Forensic Memory Analysis
von: Fellicious, Christofer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Restarts in Non-Stationary Model-Free Reinforcement Learning
von: Nonaka, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RAPID: An Efficient Reinforcement Learning Algorithm for Small Language Models
von: Huang, Lianghuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)