该文汇总多项离线强化学习研究，包括差分隐私算法、基于模型的MOReL与MOPO、离线多目标强化学习及偏好不一致处理、迭代离线模型学习框架，以及有限时段MDP中隐私约束下的遗憾最小化。这些方法在中等规模数据上效用损失有限，并在连续控制等任务中达到或超过基准表现。

本文综述基于模型的强化学习进展，包括：用多时间步目标训练一步预测模型以缓解误差累积；提出MPPVE算法，通过多步计划价值估计更新策略，提高样本效率；用非线性常微分方程建模连续时间动力学，结合高斯过程与自适应测量选择；将全局动态模型分解为上下文潜向量以提升泛化；并涉及轨迹式多选学习、后悔最小化、MAML收敛性及决策焦点学习。

该文章介绍了管理基于模型的强化学习中风险的方法，包括概率安全约束、不确定性处理和随机神经网络的平衡。实验证明，将不确定性分离对于在不确定和安全关键的控制环境中使用数据驱动的MPC方法表现良好是至关重要的。

该研究提出了一种基于物理学进展的新方法，能够在少量轨迹采样下实现基于模型的强化学习。实验结果显示该方法具有强泛化能力和性能表现，且需要较少真实物理系统轨迹。

该文介绍了一种基于模型的强化学习方法，用于制定保守化自适应策略。该方法通过预测人机交互模型来评估策略效果，并避免用户面临更高的成本。实证和模拟结果表明，该方法在自适应菜单的案例中表现更好。