本研究提出了知识捕捉、适应与组合（KCAC）框架，旨在解决机器人操作中强化学习的样本低效和可解释性不足的问题。该框架在复杂环境中实现了40%的训练时间缩短和10%的任务成功率提升，为强化学习中的课程设计应用提供了重要见解。

本研究提出了“神经元经验梯度”概念及NeurGrad方法，量化神经元激活与模型输出之间的关系。实验结果表明，该方法有效捕捉知识，揭示技能神经元的高效性，对理解预训练语言模型的知识存储机制具有重要意义。