本文提出Bayesian Ensemble（BE）框架，在现有集成方法上增加轻量级贝叶斯层，动态更新成员选择分布而非固定均匀采样。基于此提出BEB（bandit）和BE-DQN（强化学习），在合成环境、Yahoo!R6B推荐和MiniGrid任务中均优于基线，提升探索效率，论文被ICLR 2026接收。