本文介绍了多种强化学习方法的进展，包括动态全局模型学习、迁移学习和情境相关强化学习。研究表明，将上下文表示与策略学习结合，可以在零样本情境中实现更好的泛化能力，适应未知环境并提升学习效率。

该论文提出了一种用于强化学习中学习动态全局模型的方法，通过学习本地动态的上下文潜向量和条件预测下一个状态来实现此目的。该方法在各种模拟机器人控制任务中实现了优异的泛化能力，超过了现有的强化学习方案。

该论文提出了一种用于强化学习中学习动态全局模型的方法，通过学习本地动态的上下文潜向量和条件预测下一个状态来实现学习全局动态模型的任务。该方法在各种模拟机器人控制任务中表现出优异的泛化能力，超过了现有的强化学习方案。