该论文介绍了为11种印度语言引入神经信息检索资源的工作，包括使用机器翻译创建的数据集和神经信息检索模型集合。实验证明，该资源在多种印度语言上取得了显著改进。

该研究使用深度神经网络同时学习模型和策略，提出使用模型集合来维护模型的不确定性并规范学习过程。通过使用“likelihood ratio”导数，可以获得更加稳定的学习。该方法在连续控制基准任务中，显著减少了比基于模型的深度RL方法所需的样本数量。