ASK in the Dark：部分可观测条件下基于不确定性门控的大语言模型辅助

英文标题：ASK in the Dark: Uncertainty-Gated LLM Assistance under Partial Observability

该研究针对强化学习智能体在部分可观测环境中信息不完整的问题，提出了一种名为“ASK in the Dark”的方法。该方法通过不确定性门控机制，按需引入小型语言模型（SLM）的推理先验，为智能体提供辅助，从而平衡自主决策与外部指导请求。这一思路为开发者提供了一种在资源受限或感知不全的场景中高效整合 LLM 辅助的实用范式，对构建鲁棒的自治系统具有参考价值。

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