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  1. RESEARCH · CL_133122 ·

    新的RLVP方法对真实世界代理的糟糕行为进行惩罚

    研究人员推出了一种新颖的强化学习方法RLVP,专为从昂贵、不可逆转的交互中学习的真实世界代理而设计。与只关注结果的传统方法不同,RLVP在学习过程中纳入了对不良行为的惩罚,即使这些行为不会立即影响最终结果。该方法旨在通过确保代理遵守营业时间或身份验证协议等约束来提高可部署性,从而以显著减少的违规次数实现更高的任务成功率。