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本文介绍了RLVP(Reward the Outcome, Penalize the Path),一种强化学习方法,它使用可验证的路径违规惩罚和结果奖励,在实现高任务成功率的同时达到接近零的约束违规,提升了实际代理环境中的样本效率。