本研究提出了MaxInfoRL框架，通过最大化信息增益来提升强化学习的探索能力，解决了任务奖励与内在奖励的平衡问题。研究表明，该方法在复杂场景下优于传统方法，特别适用于难以探索的问题。

MaxInfoRL: Enhancing Exploration in Reinforcement Learning through Information Gain Maximization
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