本研究提出了AlphaGrad，一种内存高效的条件无状态优化器，旨在解决自适应方法（如Adam）的内存开销和超参数复杂性问题。AlphaGrad在强化学习基准中表现优异，尤其在有状态学习机制上展现了更高的稳定性和效率。