两篇新研究论文探讨了改进AI代理决策和学习的先进方法。第一篇论文“Trivium”将时间遗憾作为因果记忆控制器的关键目标，旨在比基于结果的方法更有效地记录和纠正错误。第二篇论文“无参数动态遗憾”提出了一种新颖的在线凸优化算法，该算法处理时变移动成本、延迟反馈和记忆，从而实现了改进的动态遗憾界限。 AI
影响 这些论文为AI代理提出了新的理论框架，有可能带来更强大、更高效的学习系统，能够更好地处理复杂、动态的环境。
排序理由 两篇学术论文发表在arXiv上，详细介绍了AI代理学习和优化的新理论方法。
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