牛津零樣本強化學習博士論文公開 209頁
牛津大學2025年一篇共209頁的博士論文聚焦零樣本強化學習:智能體如何在毫無練習的情況下,把能力推廣到全新任務或領域,處理訓練環境與真實部署環境之間的偏差。
問題背景
現代強化學習在新數據可低成本模擬的領域,已能表現出超越人類的序列決策能力,但許多現實問題無法輕易模擬。從既有數據學習的模擬器只能近似正確,超出訓練分佈查詢時可能出現病態錯誤。


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