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高效强化学习是否需要良好的基础模型？基础模型在探索中的计算角色
原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨了预训练生成模型在强化学习中的应用，提出了新算法SpannerSampling，揭示了有效探索的计算-统计权衡，强调覆盖性对算法效率的重要性，并指出多轮探索能进一步提升效率。
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关键要点
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本研究探讨了预训练生成模型在强化学习中的应用。
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提出了新算法SpannerSampling，揭示了有效探索的计算-统计权衡。
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强调覆盖性对算法效率的重要性。
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指出多轮探索能进一步提升效率。
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