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通过交错异步推理实现大规模实时强化学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新算法，通过交错异步推理流程，解决实时强化学习中的高延迟问题，显著降低长期后悔损失，支持大规模模型在实时模拟游戏中的学习。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，解决实时强化学习中的高延迟问题。
- 算法通过交错异步推理流程，确保在一致时间间隔内采取行动。
- 显著降低了多项式级别的长期后悔损失。
- 研究结果表明，推理过程数量与推理时间成线性关系。
- 该算法能有效支持更大规模的模型在实时模拟游戏中的学习。
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