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以下是分而治之相关的文章

2026-03-27
超越时序差分学习：强化学习的“分治”新范式本文深入探讨了强化学习中的“分治”新范式。区别于传统的时序差分（TD）学习，作者提出了一种名为“传递强化学习（TRL）”的算法。通过将长序列轨迹进行递归分割，TRL有效解决了长时任务中的误差累积问题，为实现可扩展的离策略强化学习提供了全新思路。
- 2026-03-27
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2026-03-13
无需时序差分学习的强化学习：一种基于分治思想的算法本文介绍了一种基于“分而治之”思想的强化学习（RL）新算法，它不依赖于时序差分（TD）学习，能有效解决长期任务中的可扩展性挑战。该算法在离线策略RL领域取得了突破性进展，并在OGBench等复杂任务上展现出卓越性能，为可扩展的离线策略RL研究提供了新思路。
- 2026-03-13
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