本文探讨了通过参数化技能提升无模型强化学习在稀疏奖励任务中的样本效率。研究表明，显式建模任务模式的状态独立性有助于技能转移和任务解决。实验验证了该方法在机械手臂操作中的有效性，并提出了多种无监督技能发现算法，显著提高了机器人操作的性能和泛化能力。