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本文介绍了V-Simba，一种视觉RL架构，通过添加归一化层和逐点卷积来提高样本效率和稳定性。它在DMC、Adroit和Meta-World基准测试中达到或超越了最先进的方法，同时比DrQ-v2更具计算效率。
提出了一个闭环进化算法，引导LLMs生成完整、可执行的PINN配置，在一维多尺度波动方程上降低了均方误差。