本文介绍了一种名为BOSS的贝叶斯模型不确定性模块化强化学习方法，该方法通过乐观选择行动来促进探索。该算法在样本复杂度和收益方面表现优异，适用于高维状态-动作空间。研究强调了乐观探索和模型不确定性在提高学习效率和策略优化中的重要性。