BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-25T00:00:00Z

NeoRL-2: Near Real-World Benchmarks for Offline Reinforcement Learning with Extended Realistic Scenarios

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内容提要

本研究提出了NeoRL-2基准，旨在解决离线强化学习中的数据保守性和环境访问限制问题。该基准应对现实世界中的高延迟效应和安全约束，实验结果显示现有方法在这些基准上表现不佳，强调了对更有效算法的需求。

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标签

NeoRL-2 安全约束 数据保守性 离线强化学习 高延迟