本文介绍了多种离线强化学习方法，包括BOSA、基于不确定性的算法和自适应策略学习框架。这些方法通过优化策略和利用不同数据源，提高了离线数据的效率和模型性能，解决了分布偏移问题，并在多个基准测试中取得了优异的结果。
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