Buchumschlag

Discovering Reinforcement Learning Interfaces with Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jaswal, Akshat Singh, Baghel, Ashish, Chopra, Paras
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AWE: Adaptive Agents for Dynamic Web Penetration Testing
von: Jaswal, Akshat Singh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

See, Symbolize, Act: Grounding VLMs with Spatial Representations for Better Gameplay
von: Baghel, Ashish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EsoLang-Bench: Evaluating Genuine Reasoning in Large Language Models via Esoteric Programming Languages
von: Sharma, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Why LLMs Aren't Scientists Yet: Lessons from Four Autonomous Research Attempts
von: Trehan, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Sequential Edge: Inverse-Entropy Voting Beats Parallel Self-Consistency at Matched Compute
von: Sharma, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Think Just Enough: Sequence-Level Entropy as a Confidence Signal for LLM Reasoning
von: Sharma, Aman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Neural World Models
von: Lakshmanan, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Timeline and Analysis for Representation Plasticity in Large Language Models
von: Kannan, Akshat
Veröffentlicht: (2024)

Building Interpretable Models for Moral Decision-Making
von: Goel, Mayank, et al.
Veröffentlicht: (2026)

It Takes Two: A Dual Stage Approach for Terminology-Aware Translation
von: Jaswal, Akshat Singh
Veröffentlicht: (2025)

METIS: Mentoring Engine for Thoughtful Inquiry & Solutions
von: Kumar, Abhinav Rajeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Safe Reinforcement Learning with Learned Non-Markovian Safety Constraints
von: Low, Siow Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Offline Safe Reinforcement Learning Using Trajectory Classification
von: Gong, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Constraint Violation Signals For Action-Constrained Reinforcement Learning
von: Brahmanage, Janaka Chathuranga, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering Temporally-Aware Reinforcement Learning Algorithms
von: Jackson, Matthew Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Hard Constraints: Budget-Conditioned Reachability For Safe Offline Reinforcement Learning
von: Brahmanage, Janaka Chathuranga, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Non-Identifiability of Steering Vectors in Large Language Models
von: Venkatesh, Sohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Interpretable Hate Speech Detection using Large Language Model-extracted Rationales
von: Nirmal, Ayushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning with Promising Tokens for Large Language Models
von: Pang, Jing-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Predictability of Reinforcement Learning Dynamics for Large Language Models
von: Cai, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering and Reasoning of Causality in the Hidden World with Large Language Models
von: Liu, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geometry of Human Perceptual Domains Emerges Transiently in LLM Representations
von: Singh, Simardeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning
von: Harmel, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Reinforcement Learning for Large Language Models with Intrinsic Exploration
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Offline Regularised Reinforcement Learning for Large Language Models Alignment
von: Richemond, Pierre Harvey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RLAX: Large-Scale, Distributed Reinforcement Learning for Large Language Models on TPUs
von: Zhou, Runlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FineZip : Pushing the Limits of Large Language Models for Practical Lossless Text Compression
von: Mittu, Fazal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language Models Entangle Language and Culture
von: Jain, Shourya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic Adversarial Reinforcement Learning for Robust Multimodal Large Language Models
von: Bao, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evolutionary Discovery of Reinforcement Learning Algorithms via Large Language Models
von: Sygkounas, Alkis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discovering What You Can Control: Interventional Boundary Discovery for Reinforcement Learning
von: Liu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models
von: Huang, Shiting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Extracting Heuristics from Large Language Models for Reward Shaping in Reinforcement Learning
von: Bhambri, Siddhant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CAMEL: Continuous Action Masking Enabled by Large Language Models for Reinforcement Learning
von: Zhao, Yanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reinforcement Learning Fine-Tunes a Sparse Subnetwork in Large Language Models
von: Balashov, Andrii
Veröffentlicht: (2025)

Reward Generation via Large Vision-Language Model in Offline Reinforcement Learning
von: Lee, Younghwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Depth Ceiling: On the Limits of Large Language Models in Discovering Latent Planning
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FinXplore: An Adaptive Deep Reinforcement Learning Framework for Balancing and Discovering Investment Opportunities
von: Choudhary, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Feature Selection for Responsible Machine Learning
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning for Generic Bus Holding Control Strategies
von: Yu, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2024)