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2026-01-07
无需TD学习的强化学习：基于分而治之的新范式本文介绍了一种基于“分而治之”范式的强化学习（RL）算法，它不依赖于存在扩展性挑战的时序差分（TD）学习。该方法在处理长程任务时表现出色，通过对轨迹进行对半分割并结合其值来更新整体轨迹的值，理论上可将贝尔曼递归次数降至对数级别。研究者提出了“迁移学习（TRL）”，并成功将其应用于复杂的、基于目标的RL任务，取得了优于多种基线方法的性能。
- 2026-01-07
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- AI基础/开发
- AI工具应用