University of Oxford（牛津大学）

Beyond Isolation: Unlocking Reinforcement Learning Component Synergy for Sample-Efficient Continuous Control

超越孤立：解锁强化学习组件协同以实现样本高效的连续控制

Qi Zhao, Guozheng Ma, Yilun Kong, Lu Li, Haoyu Wang, Zilin Wang, Tiantian Zhang, Yuxing Wang, Jian Sha, Yongzhe Chang, Xueqian Wang, Dacheng Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对强化学习组件孤立问题，提出协调模型表示等三个维度的ROSER框架，在连续控制基准上性能优于基线及单纯堆叠方法，为样本高效智能体开发提供了整体设计思路。

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