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Uni-O4: 统一在线与离线深度强化学习及多步经验策略优化
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为家族离线到在线RL的框架，它能够自适应地平衡策略改进和约束强度，实现更高的策略性能上限。该框架利用通用模型训练一族具有不同改进/约束强度的策略，并使用平衡模型为每个状态选择适当的策略。实验证明，该框架相对于现有方法具有统计显著改进，在D4RL基准上实现了最先进的性能。
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关键要点
- 家族离线到在线强化学习 (FamO2O) 是一种新框架，旨在自适应地平衡策略改进和约束强度。
- 该框架通过训练一族具有不同改进/约束强度的策略，利用通用模型来实现。
- FamO2O 使用平衡模型为每个状态选择适当的策略，以应对不同状态下数据质量的变化。
- 理论上证明了状态自适应平衡对于实现更高的策略性能上限是必要的。
- 大量实验证明 FamO2O 在 D4RL 基准上相较于现有方法具有统计显著改进，达到了最先进的性能。
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