研究论文发现，减小训练和测试环境的表示差距是降低泛化差距的关键。实证结果支持了这一理论。

本文介绍了应用RL/DRL实现网络运营中的自主智能体，并提出了名为CyGIL的训练环境，旨在从仿真到现实实现自主智能体应用。

本文介绍了在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境的步骤，包括环境检查、安装驱动和固件、安装CANN软件依赖、安装CANN开发套件包、安装PyTorch和APEX混合精度模块等。开发者可以将PyTorch网络脚本迁移到昇腾平台执行训练，使用昇腾平台的强大算力。