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矩匹配Q学习（MoMa QL）利用最大均值差异来匹配所有阶矩统计量，实现离线强化学习中的分布级收敛，在D4RL任务上兼具计算效率和强劲性能。

本文开发了一种用于测试时自适应的PAC-贝叶斯框架，该框架使用MMD球作为信度集，提供了形式化的泛化界，并在分布偏移下区分认知不确定性与偶然不确定性。