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预测潜在世界模型的闭环性能:LunarLander中非马尔可夫奖励下MPC和基于模型的强化学习的离线检查点选择

arXiv cs.LG · 3天前 缓存

本文通过提出离线诊断方法来解决基于模型的强化学习中的目标失配问题,以预测潜在世界模型的闭环性能。在LunarLander-v3上,奖励可观性分数(ROF)和复合分数(CROF)能够选择出生成强大MPC和基于模型的强化学习策略的检查点,同时大幅减少与真实环境的交互次数。

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Blue Origin的New Glenn火箭失败为何如此灾难性

Ars Technica · 2026-05-29 缓存

Blue Origin的New Glenn火箭失败对NASA的Artemis计划造成灾难性后果,推迟了月球着陆器研发,并增加了对SpaceX Starship的依赖。

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