本文探讨了强化学习中状态、动作和策略空间的结构，利用Banach收缩原理提高贝尔曼算子的收敛速度和性能，尤其在MountainCar、CartPole和Acrobot等环境中表现突出。研究表明，深入的数学理解能提升决策算法的有效性。

本研究提出了一种新的价值迭代算法，旨在提高线性马尔可夫决策过程的计算效率。该算法通过计算访问过的状态集的价值函数最小值，显著提升了效率，并保持了遗憾界限。这一方法有助于在广泛状态空间中有效应用强化学习。

本研究提出了一种新的时间视频状态空间共享架构（TV3S），有效解决了传统视频语义分割方法在处理时间上下文时的不足。TV3S通过选择性门控机制高效传播信息，显著提升了长视频序列的处理能力与准确性，超越了现有的最先进方法。

本研究提出了一种新方法，评估大型语言模型在状态空间探索中的表现。实验结果显示，大型模型在探索性能上优于小型模型，为探索任务的改进提供了重要工具。

本文讨论了MoE-Mamba和Vision Mamba等多种Mamba模型的进展。MoE-Mamba旨在提高状态空间模型的效率，而Vision Mamba则在视觉任务中应用双向状态空间建模，展示了在图像分类等任务中的潜力。VMamba通过多方向扫描，显著提升了视觉识别效果。

本文研究了机器人操纵器之间的控制策略转移，通过将机器人的状态和动作空间投影到共同的潜在空间，实现了跨机器人的策略转移。使用编码器、解码器和潜在空间控制策略进行训练，重构原始状态和动作。通过生成对抗训练，在目标领域中展示了策略转移的效果。

本文研究了机器人操纵器之间的控制策略转移，通过将机器人的状态和动作空间投影到共同的潜在空间，实现了策略的转移。使用编码器、解码器和潜在空间控制策略进行训练，重构原始状态和动作。通过生成对抗训练，展示了模拟环境到真实环境以及不同机器人之间的策略转移。

本文研究了基于偏好的强化学习中初始奖励模型的高度变异性问题，并提出了一种数据驱动的奖励初始化方法，该方法不会增加人在环中的额外成本，同时只会对 PbRL 代理造成可忽略的成本，通过该方法初始化的奖励模型在状态空间中是均匀的，这减少了多次运行中方法性能的变异性，并且相对于其它初始方法提高了方法的整体性能。

SIMBa是一种使用反向传播的离散线性多步提前状态空间系统辨识方法家族，通过引入Schur矩阵的基于线性矩阵不等式的自由参数化来确保辨识模型的稳定性。SIMBa能在实现最先进的拟合性能和稳定性的情况下，承担更高的计算负担。

通过研究哈密顿变分试探算法，发现其在结构上表现良好，状态空间较小，易于优化。随着电路层数增加，从困难局面到优化的转变。演示了HVA用于求解Haldane-Shastry哈密顿量的基态近似的能力和有效性。