本研究提出了一种新的量化约束强化学习方法，有效解决了以往安全约束表达不足的问题。该方法通过倾斜量化梯度更新，在满足安全要求的同时显著提升了回报性能，超越了现有基准。

Tilted Quantile Gradient Updates for Quantile-Constrained Reinforcement Learning
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