LLM增强的强化学习为解决传统RL的诸多挑战提供了新的思路和方法。LLM作为信息处理器、奖励设计者和决策者，分别从数据处理、奖励设计和决策支持等方面为RL注入了强大的能力。这种结合不仅让智能体能够更好地理解和处理多模态信息，还提高了学习效率和泛化能力，为RL在复杂任务中的应用开辟了新的可能。🌟。

双图序列建模模型：结合LLM增强的物品-属性图和物品-物品序列图，捕捉协同和结构-语义信息.用户检索-生成模型：通过KNN检索器检索目标领域中与用户最相似的用户，并将结构化文本与协同信息无缝融合到LLM中.领域差异化策略和答案精炼模块：确保输入和生成的输出在特定领域内，提升模型的领域特定生成能力.

在电商和社交媒体的世界里，序列推荐系统（Sequential Recommendation Systems, SRS）就像一个贴心的购物助手，它通过分析用户的历史行为来预测他们接下来可能感兴趣的商品。：对于长尾用户，LLM-ESR通过检索与目标用户语义相似的用户，并利用他们的交互信息来增强目标用户的偏好表示，就像是给长尾用户“借”了一些有用的信息。LLM-ESR它提出了一个全新的框架，用LLM的语

本文介绍了一种新型的基于协同大型语言模型（CLLM4Rec）的推荐系统，该系统将传统的基于ID的推荐系统范式与基于大型语言模型（LLM）的范式相结合，旨在解决自然语言与推荐任务之间语义差异的问题。通过引入用户/项目ID标记和创新的软+硬提示策略，CLLM4Rec能够有效地学习用户和项目的协同和内容语义，从而提高推荐的准确性和效率。CLLM4Rec采用互惠正则化策略进行预训练，以学习用户和项目的协同

此外，AGILE框架还创新性地引入了主动寻求人类专家建议的能力，使代理在面对复杂问题时能够及时获取准确答案，并从中学习和积累知识，以适应新任务。例如，在ProductQA任务中，agile-vic13b-ppo模型的总性能得分比GPT-4高出9.2%，在MedMCQA任务中，agile-mek7b-ppo模型的准确率从基础模型的53.4%提升至85.2%，超越了GPT4-MedPrompt的79.

例如，从“Accuracy”节点开始，可能经过“Diversity”和“Fairness”节点，最终到达“Stop”节点，完成重排序。本文提出了LLM4Rerank，一个基于LLM的自动重排序框架，旨在通过自动整合多种重排序需求（如准确性、多样性和公平性），实现可扩展性和个性化。近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，其在信息检索和推荐任务中的潜力逐渐被挖掘，但直接应用于重排序任务时仍面临挑战，