通过自适应策略自组合实现持续任务学习

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对现有离线强化学习算法在持续学习任务中的不足，提出了一种新的方法解决快速适应新任务与保持先前任务知识的平衡问题。通过引入CompoFormer模型，研究显示该模型在处理长任务序列时，相较传统持续学习方法显著提高了知识共享能力和学习效率。

本研究提出了一种新方法，利用CompoFormer模型解决离线强化学习在持续学习中的不足，显著提升了知识共享能力和学习效率。

CompoFormer 学习效率 持续学习 知识共享 离线强化学习
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