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本文进行了一项大规模实证研究，针对离线强化学习和模仿学习，分析了超过16万次训练运行，以理解超参数和数据集属性的影响，并介绍了JumpStart，这是一个用于可靠策略学习研究的资源套件。
本文评估了各种LLMs从图像中识别蘑菇种类的能力，使用大型数据集，强调了在现实应用中的准确性问题和安全隐患。
本文通过因果发现与特征选择，探究现实世界数据集是否包含自然实验，结果表明它们确实包含，并能提升模型性能。