研究人员引入了一种名为 Branch-and-Commit 的新技术，用于冻结的强化学习代理。该方法包括从给定状态采样多个续接，评估它们，然后继续执行选定的分支。研究发现，该方法的有效性取决于“离散度”，即最佳候选回报与平均候选回报之间的差异。在具有高离散度的环境中，分支最有效，在 Craftax-Medium 环境中回报提高了高达 12.8%，主要是通过允许在不同的随机结果之间进行选择，而不仅仅是更好的动作。研究还表明，计算资源最好分配给可能出现显著离散度的状态，而不是仅仅关注验证器质量。 AI
影响 通过在部署期间智能地分配计算资源，引入了一种优化预训练强化学习代理性能的新颖方法。
排序理由 详细介绍强化学习代理新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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