离线强化学习（Offline RL）的一大难点是：训练数据固定、质量参差不齐。近两年，Decision Transformer（DT）等基于 Transformer ...

离线强化学习（Offline RL）的一大难点是：训练数据固定、质量参差不齐。近两年，Decision Transformer（DT）等基于 Transformer 的方法因为把决策建模成条件序列生成而受到关注，但它们往往把「整条轨迹」作为学习单位：如果一条轨迹的最终回报不高，轨迹中间即便出现过有效动作与局部成功，也容易被整体低回报「稀释」。 针对这一痛点，山东大学、中科院、理想汽车与清华大学的研 ...

它接入你的WhatsApp、Telegram、Discord、飞书，你的电脑在它眼中变成了一个可以肆意发挥的沙盒。 OpenClaw之所以能在100天内登顶GitHub，不是因为它在技术上比Linux更重要——理性地说，Linux至今支撑着全球绝大多数服务器，那是互联网跳动的稳定脉搏。

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