强化学习不愧“顶会收割机”！2大创新思路带你上大分，毕业不用愁！

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强化学习之父Richard Sutton悄悄搞了个大的，提出了一个简单思路：奖励聚中。这思路简单效果却不简单，等于是给几乎所有的强化学习算法上了一个增强buff，所以这篇论文已经入选了首届强化学习会议（RLC 2024），对于强化学习领域的同学来说，非常值得一读。 其实不止这篇，近年因为大模型的火爆，有关 强化学习 的研究也算是烫门，在各大顶会顶刊（比如CVPR、Science）上都有成果发表，属实是 发文香饽饽 了。而且作为实现AGI无可替代的组成部分，强化学习不仅无需标注数据， 具有探索性和适应性， 同时也拥有 强大的泛化能力和实时决策能力 ，是我们解决复杂现实问题的绝佳选择。 目前关于强化学习的创新主要涉及两个方面： 与其他模型结合（比如注意力机制、GNN等）、自身改进（比如层次化、多智能体等） 。如果有同学想发表论文，建议 ………………………………