该文汇总多项强化学习研究：PPO-UE基于比率不确定性优化探索；FeedRec与PrefRec优化推荐中的长期用户参与；大规模推荐探索框架缓解热门内容问题；UVFA定向探索策略提升难探索游戏表现；时差学习优化竞拍推荐；神经网络探索策略平衡偏好学习与精准推荐；强化学习优化金融投资组合；离线值排名算法兼顾长期回报与排名指标；基于期望风险的探索算法提升未知状态探索能力。