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非平稳环境下的上下文强化学习综述

arXiv cs.AI · 2026-07-15 缓存

本综述探讨了非平稳环境下的上下文强化学习(ICRL),其中预训练决策模型通过累积的上下文进行适应,无需参数更新。它围绕变化的内容、变化的方式以及变化的可观测性来组织文献,并指出了诸如陈旧上下文压力测试和自适应遗忘等研究空白。

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