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  1. TOOL · CL_275028 ·

    新的模型修正世界模型增强了强化学习适应性

    研究人员开发了一种名为模型修正世界模型（MC-WM）的新方法，以解决基于模型的强化学习中的挑战。该方法将初始目标数据分为不同的分区进行拟合、选择和校准，旨在减少在数据有限的情况下将模拟器适应真实世界目标时模型选择失败的风险。MC-WM 利用学习到的置信信号和有效性谓词来加权策略更新，而不改变物理奖励，并在模拟环境中通过大量运行进行了评估。