论文阅读20230613

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Paper:1

1. Title: BackpropTools: A Fast, Portable Deep Reinforcement (BackpropTools：一个快速的、可移植的深度强化学习库)

2. Authors: Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno

3. Affiliation: 1New York University (纽约大学)

4. Keywords: Deep Reinforcement Learning, On-device training, Policy, Real-time guarantees, Tiny Reinforcement Learning(TinyRL)

5. Urls: Paper link: arXiv:2306.03530v1 [cs.LG] Github: None

6. Summary:

• (1): 本文的研究背景是强化学习的快速、可移植应用。

• (2): 传统的深度强化学习存在训练时间过长和缺乏实时保障的问题。作者提出的方法来解决这些挑战，并且获得了好的应用场景。这种方法得到了很好的激励。

• (3): 本文提出了一种基于元编程思想的，无依赖、纯头文件的 C++ 库用于深监督和强化学习。它提供了可组合的组件，可以通过编译器进行紧密集成。其创新的架构使 BackpropTools 可以在各种平台上无缝使用。其与仿真环境的RL算法的紧密结合使BackpropTools可以以7到15倍的速度解决普遍的 RL 问题，而使用的是TD3。同时，其提供了一个低开销且并行化的 MuJoCo 仿真器界面，展示了我们的PPO实现在Ant-v4环境下实现了最先进的回报，同时在墙上时钟训练时间方面快25％-30％。最后，我们还在各种微控制器上对策推断进行了基准测试，并展示了即使是制造商的数字信号处理器（DSP）库都远慢于我们优化的推理实现的情况。BackpropTools使微控制器上的深度RL算法的首次演示成为可能，从而引发了Tiny Reinforcement Learning (TinyRL)的研究领域。

• (4): 作者在连续控制的实际应用场景中，使用了BackpropTools算法，得到了比其他常见RL框架在训练时间上大约快7到15倍的速度，并且在Ant-v4环境下得到了最先进的回报。并且还在各种微控制器上对策推断进行了基准测试，展示了其实现的优越性能。这些表明了BackpropTools这种方法在实践中的有效性。

7. Methods:

• (1): 传统的深度强化学习算法存在训练时间过长和缺乏实时保障的问题，因此作者提出了BackpropTools方法。这是一个基于元编程思想的，无依赖、纯头文件的C++库，用于深度监督和强化学习，提供了可组合的组件，可以通过编译器进行紧密集成。

• (2): BackpropTools的创新架构使其可以在各种平台上无缝使用。作者在仿真环境中测试发现，与其他常见RL框架相比，BackpropTools可以以7到15倍的速度解决普遍的RL问题，同时提供了一个低开销且并行化的MuJoCo仿真器界面，展示了PPO实现在Ant-v4环境下实现了最先进的回报，同时在墙上时钟训练时间方面快25％-30％。

• (3): BackpropTools还在各种微控制器上对策推断进行了基准测试，并展示了即使是制造商的数字信号处理器(DSP)库都远慢于我们优化的推理实现的情况。这使得BackpropTools使微控制器上的深度RL算法的首次演示成为可能，从而引发了Tiny Reinforcement Learning (TinyRL)的研究领域。

• (4): 综上所述，BackpropTools是一个快速的、可移植的深度强化学习库，可以为连续控制的实际应用场景中提供更高效的解决方案，表明其在实践中的有效性。

8. Conclusion:

• (1): 本文提出了一种快速、可移植的深度强化学习库BackpropTools，创新地采用无依赖、纯头文件的C++库，解决了深度强化学习的训练时间过长和缺乏实时保障的问题。BackpropTools最大的意义在于使微控制器上的深度RL算法的首次演示成为可能，从而引发了Tiny Reinforcement Learning (TinyRL)的研究领域。

• (2): 创新点：BackpropTools基于元编程思想，提供了可组合的组件，可以通过编译器进行紧密集成，并解决了深度强化学习的训练时间和实时保障的问题。性能：与其他常见RL框架相比，BackpropTools可以以7到15倍的速度解决普遍的RL问题，并在Ant-v4环境下得到了最先进的回报。工作量：BackpropTools的使用需要一定的学习成本，但它的高效性和可移植性为实际应用场景提供了更高效的解决方案。

Paper:3

1. Title: Active Offline Policy Selection

2. Authors: Ksenia Konyushkova, Yutian Chen, Tom Le Paine, Caglar Gulcehre, Cosmin Paduraru, Daniel J Mankowitz, Misha Denil, Nando de Freitas

3. Affiliation: DeepMind (注意大小写)

4. Keywords: reinforcement learning, policy selection, off-policy evaluation, Bayesian optimization

5. Urls: arXiv:2106.10251v4 [cs.LG] 6 May 2022, Github: https://github.com/deepmind/active_ops (注意大小写)

6. Summary:

• (1): 本文的研究背景是在有大量存储数据但交互次数有限的领域中进行策略选择，以便安全地评估和部署线下强化学习策略。

• (2): 过去的方法是使用离线策略评估（OPE）技术来评估仅使用记录数据的策略的价值，但是这些技术与在线评估之间存在着巨大的差距。本文提出了一种新颖的决策方法，即主动线下策略选择，该方法将在线交互和日志数据相结合，利用基于贝叶斯优化的核函数来决定选择哪种策略进行在线评估，能够更有效地利用有限的环境交互。

• (3): 本文提出了一个基于贝叶斯优化方法的新颖策略选择方法，可以在限制环境交互次数的情况下，有效地选择最佳策略。该方法使用离线策略评估技术来预热在线评估，然后基于策略相似性来决定下一个要评估的策略，并利用有限的环境交互来评估所选择的策略。

• (4): 本文在多个基准测试中（包括真实世界机器人学任务），与大量候选策略进行对比，显示了所提出的方法与现有 OPE 估计和单纯的在线评估均有所改进。这些实验结果表明了所提出的方法的性能和有效性，证明了其能够支持其目标。

8. Conclusion:

• (1): 这篇文章的主要意义是为了解决在有大量存储数据但交互次数有限的领域中进行策略选择的问题。文章提出了一种新颖的决策方法，即主动线下策略选择，该方法可以有效地选择最佳策略，更有效地利用有限的环境交互，并且在多个基准测试中都显示了很好的性能。这对于实现安全地评估和部署线下强化学习策略，具有很大的意义。

• (2): 创新点：文章提出了一种新颖的决策方法，即主动线下策略选择，在限制环境交互次数的情况下，可以有效地选择最佳策略。

性能：文中的实验结果证明，该方法在多个基准测试中都显示了很好的性能，超越了现有的 OPE 估计和单纯的在线评估。

工作量：虽然文章提出的方法需要一定的计算工作量，但是这种工作量仅限于在冷启动时对预热进行离线评估，具有可接受的计算负担。

通过以上分析，可以得出该文章提出的主动线下策略选择方法在策略选择方面具有创新性，在性能和工作负担方面都表现良好。文章对于解决线下强化学习的策略选择问题，具有很高的参考价值。

Paper:4

1. Title: Optimality conditions in control problems with random state (随机状态控制问题的最优性条件)

2. Authors: Caroline Geiersbach, René Henrion

3. Affiliation: Caroline Geiersbach 属于德国Weierstrass Institute，René Henrion 也在该机构任职。

4. Keywords: optimization, random state constraints, probabilistic constraints, PDE-constrained optimization, optimality conditions

5. Urls: arXiv:2306.03965v1 [math.OC] 6 Jun 2023

6. Summary:

• (1):本文讨论优化问题中的随机状态约束下的最优性条件，这些约束是以概率或几乎确定的形式建模的。文章在全文中围绕这个内容展开探究。

• (2):过去的方法主要有两类，一类是期望值模型，一类是几乎确定约束模型。文章结合过去方法的不足之处以及现实场景的需求出发，探究了针对PDE-constrained optimization 随机状态约束的最优性条件模型的构建方式。

• (3):文章基于一个线性椭圆PDE，提出两种随机状态约束的最优性条件模型。针对概率形式和几乎确定形式的不同特点，分别采用不同的构建方式。文章的创新点在于提出了基于其特殊分解方式，通过建立一个包括球形积分的显式最优性条件模型，克服了无法从对偶问题中导出约束松弛方案的问题。

• (4):本文提出的模型在PDE-constrained optimization领域的随机状态约束下取得了最优结果，从而验证了文章所提出方法的可行性。

7. Methods:

• (1): 本文探究优化问题中的随机状态约束下的最优性条件。针对PDE-constrained optimization的随机状态约束，本文提出两种随机状态约束的最优性条件模型。这两种模型分别针对概率形式和几乎确定形式约束采用不同的构建方式。

• (2): 本文采用一个线性椭圆PDE为基础，通过特殊的分解方式建立一个包括球形积分的显式最优性条件模型，从而克服了无法从对偶问题中导出约束松弛方案的问题。

• (3): 本文的创新之处在于提出的模型可以在PDE-constrained optimization领域的随机状态约束下获得最优结果，这验证了所提出的随机状态约束的最优性条件模型的可行性。

8. Conclusion:

• (1): 本文的意义在于提供了针对PDE-constrained optimization中随机状态约束的最优性条件模型，可以有效应对现实场景中概率约束或几乎确定约束问题。此外，本文提供的构建方式可以克服无法从对偶问题中导出约束松弛方案的问题。

• (2): 创新点在于提出了特殊的分解方式建立一个包括球形积分的显式最优性条件模型；模型在PDE-constrained optimization领域的随机状态约束下取得了最优结果，验证了所提出的模型的可行性。但是，本文主要集中在理论研究上，相比于实际应用中的工作量仍有提高的空间。

• Paper:2

  1. Title: Particle-Based Score Estimation for State Space Model Learning in Autonomous Driving

  2. Authors: Angad Singh, Omar Makhlouf, Maximilian Igl, Joao Messias, Arnaud Doucet, Shimon Whiteson

  3. Affiliation: Waymo Research (Angad Singh, Omar Makhlouf, Maximilian Igl, Joao Messias, Shimon Whiteson)

  4. Keywords: Autonomous Driving, Particle Filtering, Self-supervised Learning

  5. Url: https://arxiv.org/abs/2202.10736, Github: None

  6. Summary:

  • (1):本文研究无人驾驶中的状态空间模型学习问题。

  • (2):针对状态空间模型参数未知的问题，研究人员从粒子滤波的角度出发，提出一种基于粒子的分数估计方法。与现有方法相比，该方法仅需在转移和观测模型上进行分布求导，同时利用 Fisher's identity 来获得粒子的分数函数近似，避免 对无法分离的重采样步骤进行分析的问题。作者通过对自动驾驶数据的解析，表明所提议的方法比现有技术的性能更好。

  • (3):本文提出基于粒子的分数估计方法来学习状态空间模型的参数。该方法仅需要在转移模型和观测模型上进行分布求导，并利用 Fisher's Identity 来获得粒子的分数函数近似。

  • (4):作者通过自动驾驶数据的模拟和实验，表明所提出的方法可以有效维护车辆行驶轨迹的平滑性，并学习出比现有方法效果更好的模型。

  7. Methods:

  • (1): 本文提出了一种基于粒子的分数估计方法来学习无人驾驶中的状态空间模型参数，该方法只需在转移模型和观测模型上进行分布求导，然后利用 Fisher's Identity 来获得粒子的分数函数近似，避免了无法分离的重采样步骤分析中的问题。

  • (2): 为了解决粒子滤波中的分布估计问题，该方法利用了 Fisher's Identity 以及一种固定时滞的近似方法来获得粒子的分数函数近似，从而使得算法不需要在时间上进行求导，从而简化了问题。

  • (3): 本文针对无人驾驶中的动态控制问题，考虑了转移密度函数 f✓(xt|xt�1) 是由策略 ⇡✓(at|xt�1) 和运动模型 ⌧ 组成的复合函数的情况，提出了一种计算 r log f✓(xt|xt�1) 的方法，该方法只需要计算策略函数的梯度即可。

  • (4): 通过自动驾驶数据的模拟和实验，作者验证了所提出的基于粒子的分数估计方法可以有效地维护车辆行驶轨迹的平滑性，并学习出比现有方法效果更好的模型。

  8. Conclusion:

  • (1): 本研究提出了一种基于粒子的分数估计方法来学习无人驾驶中的状态空间模型参数，从而提高了自动驾驶的运动控制性能。该方法仅需在转移模型和观测模型上进行分布求导，同时利用Fisher's Identity来获得粒子的分数函数近似，避免了对无法分离的重采样步骤进行分析的问题。

  • (2): 创新点方面，本文提出的基于粒子滤波的分数估计方法解决了粒子滤波中的重要问题，不需要在时间上求导，并且提高了学习效率和精度。在性能方面，实验结果表明，该方法可以有效维护车辆行驶轨迹的平滑性，并学习出比现有方法效果更好的模型。在工作量方面，该方法仅需要对转移和观测模型进行分布导数计算，时间和空间复杂度相对较低，具有实用价值和可行性。

  • (3): 综上所述，本文提出的基于粒子滤波的分数估计方法对于解决无人驾驶中的状态空间模型学习问题是具有一定的实际应用价值和改进空间的。

Paper:1

1. Title: Contrastive Learning as Goal-Conditioned RL

2. Authors: Punyank Sahu, Aviral Kumar, Shixiang Gu, Sergey Levine

3. Affiliation: None for the first author; Affiliations for the rest: Aviral Kumar - UC Berkeley, Shixiang Gu - Google Brain, Sergey Levine - UC Berkeley

4. Keywords: Reinforcement Learning, Contrastive Learning, Representation Learning, Goal-Conditioned RL

5. Urls: Abstract: (https://arxiv.org/abs/2102.05379) Github: None

6. Summary:

• (1): 本文研究的背景是强化学习（RL）。RL需要好的表示才能更容易地解决任务，但求解任务的过程通常需要附加的表示学习组件。很多先前的工作发现在端到端的方式下学习表示不稳定，所以这篇文章提出如何设计RL算法直接获取好的表示。

• (2): 先前的方法包括使用辅助损失和数据增强等方式，将表示学习的组件添加到现有的RL算法中。但是这些方法存在问题，如不够稳定、设计成本高等。本文从对比学习（Contrastive Learning）的角度出发，将表示学习方法转变为RL算法。通过对操作标记轨迹应用对比表示学习，构建一个使用内积获得好的表示且对应目标条件下值函数的框架。同时使用此思想来重新解释一个现有的RL方法并提出一个更简单的方法，该方法达到了类似的性能。

• (3): 本文提出了一种新的基于对比学习的目标条件下RL算法。通过将对比表示学习应用到操作标记的轨迹上来直接获取好的表示。同时提出一个简单的方法来解决难以使用辅助损失和数据增强方式进行表示学习的问题。算法成为SLAC，可以在在线和离线RL设置下运行。

• (4): 这篇论文提出的算法在各种目标条件下的RL任务中取得了更高的成功率，甚至在离线RL的设置下也比先前的方法表现更好。同时，该算法应用在基于图像的RL任务中，没有使用过数据增强或辅助目标而获得了更好的性能。

8. Conclusion:

• (1): 本篇论文的意义在于提出将对比学习应用于目标条件下的RL任务，直接学习好的表示，避免了加入附加表示学习组件的不稳定性和高成本的问题。同时，该算法在各种任务和离线RL设置下取得了更好的性能。此外，该方法还可用于基于图像的RL任务。

• (2): 创新点：将对比学习应用于目标条件下的RL任务，直接学习好的表示。性能：该算法在各种目标条件下的RL任务中取得了更高的成功率，甚至在离线RL的设置下也比先前的方法表现更好。工作量：本文提供了算法和代码，并提供了详细的实验结果和分析。

Paper:2

1. Title: Scalable Deep Reinforcement Learning Algorithms for Mean Field Games (面向均场博弈的可扩展深度强化学习算法)

2. Authors: Lauriane Mounier, Bruno Gaujal, Odalric-Ambrym Maillard, Samson Lasaulce

3. Affiliation: Lauriane Mounier - Université Grenoble Alpes

4. Keywords: Deep Reinforcement Learning, Mean Field Games, Model-free RL, Fictitious Play, Online Mirror Descent

5. Urls: Paper: https://arxiv.org/abs/2106.02765, Github: None

6. Summary:

• (1): 本文主要关注于如何运用深度强化学习来求解均场博弈问题。均场博弈是近几年来提出的一种能够高效近似处理大规模策略智能问题的新型博弈，应用场景广泛。
• (2): 过去的方法需要将策略或者Q-value等量进行混合，这显然在非线性函数逼近（如神经网络）时具有挑战性。本文提出了两种方法来解决这个问题：一是通过对历史数据进行蒸馏来学习混合策略，并应用到Fictitious Play算法上；二是基于正则化的在线混合方法，不需要记录历史数据或先前的估计量，被应用于扩展Online Mirror Descent。这两种方法能够有效地利用深度强化学习算法来求解不同的均场博弈，同时在多个实验中均优于现有的基线算法。
• (3): 本文提出了两种针对均场博弈问题的混合方法，以解决非线性函数逼近时容易出现的问题，这使得在线混合算法可以被用于Fictitious Play和Online Mirror Descent等算法里面。同时，本文与现有方法的区别在于其能够考虑到深度强化学习的特点，更加适应实际场景的需要。
• (4): 本文所提出的方法，使用OpenAI Gym中的典型场景得到了实验证明。结果显示，这些方法优于现有的基线算法。具体来说，它们在多个场景下都实现了低得多的exploitability（一个衡量学习算法质量的指标）。这表明本文提出的混合方法在均场博弈问题中具有实际意义和应用价值。

8. Conclusion:

• (1): 本篇文章提出了两种针对均场博弈问题的混合方法，旨在解决非线性函数逼近时的挑战性，并应用于Fictitious Play和Online Mirror Descent等算法中。这篇文章的研究意义在于能够利用深度强化学习算法有效地求解均场博弈问题，并且能够考虑到实际应用场景的需要。
• (2): 创新点：提出了两种针对均场博弈问题的混合方法，应用于非线性函数逼近时的深度强化学习算法中；表现：在多个实验中均优于现有的基线算法，能够有效地求解不同的均场博弈；工作量：未涉及具体工作量的分析。

Paper:3

1. Title: Adversarially Trained Actor Critic for Offline Reinforcement Learning

2. Authors: Aviral Kumar, Justin Fu, George Tucker, Sergey Levine

3. Affiliation: None

4. Keywords: Reinforcement learning, offline learning, adversarial training, actor-critic

5. Urls: Paper: https://arxiv.org/abs/2010.14248, Github: None

6. Summary:

• (1): 该文章研究的领域是强化学习中的离线学习。

• (2): 过去的方法主要分为两类：第一类是使用 off-policy evaluation 来评估当前策略，但其结果受到 off-policy 数据的质量限制；第二类是使用 actor-critic 框架的在线算法，其具有二次收敛性和无偏性，但通常不适用于更大、更复杂的环境。该文所提出的 ATAC 算法基于二人对抗博弈理论，提供了一种无模型、无先验知识的学习方法，旨在解决 offline 强化学习的挑战。

• (3): 该文提出的 ATAC 方法是基于 adversarial training，使用了两个网络——一个策略网络和一个价值网络。这两个网络彼此竞争，在多个回合的对抗训练中逐步分化，并最终形成一个 Stackelberg 游戏（即一种博弈论中的模型）。ATAC 在实现时使用了一种 DQRA 损失、投影和双时间尺度的更新。

• (4): 作者在 D4RL 基准中进行了实验，证明了 ATAC 在一系列连续控制任务上的表现明显优于其他的最先进的离线强化学习算法。实验结果支持了该文所提出的方法。

8. Conclusion:

• (1): 该研究提出了一个新的离线强化学习算法ATAC，基于Stackelberg博弈理论，引入了相对悲观策略提升，从而解决了离线学习中的核心问题。作者还提供了ATAC和其他算法之间的连续控制任务的实验结果。该研究对离线学习领域具有重要的理论和实际意义，具有很高的参考价值。

• (2): 创新点：ATAC算法基于博弈论理论，将两个网络进行博弈，对强化学习的策略和价值进行优化。相对悲观策略提升的设计强化了算法的鲁棒性。表现：实验结果证明ATAC在D4RL离线RL基准上表现最优。工作量：ATAC的博弈论框架和相对悲观策略提升的设计使得算法的计算开销相对较大，优化算法也比较困难。

Paper:4

1. Title: A reinforcement learning level-based particle swarm optimization algorithm for large-scale optimization (基于强化学习的分级粒子群算法用于大规模优化问题的研究)

2. Authors: Feng Wang, Xujie Wang, Shilei Sun

3. Affiliation: School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China (中国武汉大学计算机科学学院)

4. Keywords: Reinforcement learning, Particle swarm optimization, Large-scale optimization (强化学习，粒子群算法，大规模优化问题)

5. Urls: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025522005153, Github: None

6. Summary:

• (1):本文主要研究大规模优化问题，由于其搜索空间复杂而巨大，在同时保证算法多样性和收敛性方面表现很差。本文采用强化学习的方法构建分级粒子群算法，自适应地调整粒子群的结构，显著提升了算法的搜索效率和性能。

• (2):已往的研究中，许多算法采用维数缩减的策略来解决大规模优化问题，但这些算法的效率受到维数缩减策略效果的影响，且难以处理非可分离问题。另外，为保持算法多样性，一些算法采用特殊的更新策略，但这些算法收敛速度较慢。本文提出的分级粒子群算法采用分级的方法优化整个群体的搜索过程，同时融入了强化学习的方法自适应地调节算法的结构和参数，有效提升了算法的性能和复杂度。

• (3):本文提出的分级粒子群算法(RLLPSO)采用分级的方法构建整个粒子系统，每一层都由若干个粒子组成。同时，采用强化学习的方法自适应地调整粒子群的结构和参数，同时引入了等级竞争机制来平衡算法的探索性和开发性，提升算法性能。

• (4):本文设计了两个大规模优化测试用例，与五种同类方法进行对比。结果表明，RLLPSO算法在效率和优化效果上比其它算法都优秀。

8. Conclusion:

• (1): 本文提出了一种基于强化学习的分级粒子群算法，用于解决大规模优化问题。该算法采用自适应调节粒子群的结构和参数的方法来提高搜索效率和性能。实验结果表明，该算法在效率和优化效果上比其他同类算法更加优秀。

• (2): 创新点：本文提出了基于强化学习的分级粒子群算法，同时采用了自适应调节粒子群结构和参数的方法，提升了算法效率和性能。性能：实验结果表明，该算法在效率和优化效果上比其他同类算法更加优秀。工作量：本文设计了两个大规模优化测试用例，使用了五种同类算法进行对比，实验工作量较大。

Paper:5

1. Title: Critic Intelligence for Discrete-Time Advanced Optimal Control Design: Bases, Derivation, and Recent Progresses

2. Authors: D. Wang, H. He, Y. Yang, D. Liu, P. J. Werbos, X. Zhong, S. Xue, Z. Zeng, W. Gao, K. G. Vamvoudakis, H. Modares, C. Z. Xu, B. Luo, J. Yan, Y. Yin, D. C. Wunsch, C. Qin, B. Jiang, Y. Luo, J. Yang, G. Shi, Y. Li, X. Li, Q. Zhang, D. Zhao, X. Yang, Z. Gao, B. Zhao, Z. Ni, Q. Zhao, H. Xu, S. Jagannathan, H. Zhu

3. Affiliation: 北京工业大学信息技术学院、智能计算与智能系统北京市重点实验室、北京智能环保计算实验室、北京科技大学自动化与电气工程学院

4. Keywords: Advanced optimal control, Dynamic systems, Intelligent critic

5. Urls: https://doi.org/10.1007/s10462-022-10116-8

6. Summary:

• (1):本文的研究背景是优化在许多学科中被视为一个重要的基础，因此对于许多研究领域，特别是基于人工智能的高级控制设计而言，它极为有用。由于解决一般非线性系统的最优控制问题的难度，需要建立一种具有智能成分的新型学习策略，此外，计算机和网络技术的快速发展促进了离散时间域内的最优控制研究。

• (2):过去的方法存在问题，需要建立具有智能成分的新型学习策略。本文的研究方法是建立在学习逼近器和强化学习框架之上的批判智能，这种方法被充分激励。

• (3):本文主要提出了一种用于离散时间先进最优控制设计的批判智能方法，包括基础、推导及最新进展。该方法是基于学习逼近器和强化学习框架的，具有智能成分。

• (4):本文的任务是研究最优控制方法，方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。

8. Conclusion:

• (1): 本篇文章的意义在于提出了一种基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，并在此基础上进行了最新进展的阐述。这种方法基于学习逼近器和强化学习框架，具有智能成分，为基于人工智能的高级控制设计提供了有益的思路。

• (2): 创新点方面，本文提出了基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，具有先进性。但该方法的实际适用范围还需要进一步扩展。在性能方面，该方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。在工作量方面，本文的篇幅较长，需要进行深入阅读和理解。

Paper:5

1. Title: Critic Intelligence for Discrete-Time Advanced Optimal Control Design: Bases, Derivation, and Recent Progresses

2. Authors: D. Wang, H. He, Y. Yang, D. Liu, P. J. Werbos, X. Zhong, S. Xue, Z. Zeng, W. Gao, K. G. Vamvoudakis, H. Modares, C. Z. Xu, B. Luo, J. Yan, Y. Yin, D. C. Wunsch, C. Qin, B. Jiang, Y. Luo, J. Yang, G. Shi, Y. Li, X. Li, Q. Zhang, D. Zhao, X. Yang, Z. Gao, B. Zhao, Z. Ni, Q. Zhao, H. Xu, S. Jagannathan, H. Zhu

3. Affiliation: 北京工业大学信息技术学院、智能计算与智能系统北京市重点实验室、北京智能环保计算实验室、北京科技大学自动化与电气工程学院

4. Keywords: Advanced optimal control, Dynamic systems, Intelligent critic

5. Urls: https://doi.org/10.1007/s10462-022-10116-8

6. Summary:

• (1):本文的研究背景是优化在许多学科中被视为一个重要的基础，因此对于许多研究领域，特别是基于人工智能的高级控制设计而言，它极为有用。由于解决一般非线性系统的最优控制问题的难度，需要建立一种具有智能成分的新型学习策略，此外，计算机和网络技术的快速发展促进了离散时间域内的最优控制研究。

• (2):过去的方法存在问题，需要建立具有智能成分的新型学习策略。本文的研究方法是建立在学习逼近器和强化学习框架之上的批判智能，这种方法被充分激励。

• (3):本文主要提出了一种用于离散时间先进最优控制设计的批判智能方法，包括基础、推导及最新进展。该方法是基于学习逼近器和强化学习框架的，具有智能成分。

• (4):本文的任务是研究最优控制方法，方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。

8. Conclusion:

• (1): 本篇文章的意义在于提出了一种基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，并在此基础上进行了最新进展的阐述。这种方法基于学习逼近器和强化学习框架，具有智能成分，为基于人工智能的高级控制设计提供了有益的思路。

• (2): 创新点方面，本文提出了基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，具有先进性。但该方法的实际适用范围还需要进一步扩展。在性能方面，该方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。在工作量方面，本文的篇幅较长，需要进行深入阅读和理解。

Paper:6

1. Title: Multi-Agent Reinforcement Learning is A Sequence Modeling Problem (多智能体强化学习是一个序列建模问题)

2. Authors: Muning Wen, Jakub Grudzien Kuba, Runji Lin, Weinan Zhang, Ying Wen, Jun Wang, Yaodong Yang

3. Affiliation: 上海交通大学

4. Keywords: Reinforcement learning, multi-agent learning, sequence modeling, transformer, decision making

5. Urls: Paper: None, Github code: https://github.com/PKU-MARL/Multi-Agent-Transformer

6. Summary:

• (1):本文研究的背景是多智能体强化学习。
• (2):以往的方法存在许多问题，本文提出的方法有良好的动机。作者提出了一种名为Multi-Agent Transformer (MAT)的新型序列建模体系结构，它有效地将多智能体强化学习转化为序列建模问题。Central to our MAT是一种编码器-解码器架构，它利用多智能体优势分解定理将联合策略搜索问题转换为顺序决策过程；这将多智能体问题的时间复杂度降至线性水平，并且赋予MAT单调性能力提高保证。
• (3):本文提出的方法是将多智能体强化学习转化为序列建模问题，并使用MAT来实现，它可以通过在线试验和错误对其进行训练，在政策训练环节中，多个反馈强化学习智能体的行为会相互影响，这样可以通过error feedback机制，这也是本文的创新之处。
• (4):该研究在StarCraftII，Multi-Agent MuJoCo，Dexterous Hands Manipulation和Google Research Footballbenchmark等基准测试中进行了大量实验，并取得了优于MAPPO和HAPPO等强基线的性能和数据效率。此外，我们展示了MAT对未见任务的优秀少-短程学习器的表现，无论代理数量的变化，均可以获得良好的性能，证明了方法的有效性。

7. Methods:

• (1):本文提出了一种名为Multi-Agent Transformer (MAT)的新型序列建模体系结构，它有效地将多智能体强化学习转化为序列建模问题。

• (2): Central to our MAT是一种编码器-解码器架构，它利用多智能体优势分解定理将联合策略搜索问题转换为顺序决策过程；这将多智能体问题的时间复杂度降至线性水平，并且赋予MAT单调性能力提高保证。

• (3): MAT可通过在线试验和错误训练，在政策训练环节中，多个反馈强化学习智能体的行为会相互影响，这样可以通过error feedback机制。同时该方法可以融合自监督、无监督和有监督学习等不同的训练方式提高多智能体的训练效果。

• (4):本文使用MAT在StarCraftII，Multi-Agent MuJoCo，Dexterous Hands Manipulation和Google Research Footballbenchmark等基准测试中进行训练，实现了优于MAPPO和HAPPO等强基准的性能和数据效率，并展示了MAT对未见任务的优秀少-短程学习器的表现，赋予方法更好地通用性和泛化性。

8. Conclusion:

• (1): 本文在多智能体强化学习领域提出了一种名为Multi-Agent Transformer (MAT)的新型序列建模体系结构，将联合策略搜索问题转换为顺序决策过程，并通过在线试验和错误训练提高多智能体的训练效果，同时在多个基准测试中取得了优于MAPPO和HAPPO等强基准的性能和数据效率，并证明了MAT对未见任务的表现的优秀通用性和泛化性。

• (2): 创新点：本文提出了一种新的序列建模体系结构，将多智能体强化学习转化为顺序决策问题；使用基于联合优势分解定理的方法，进一步降低了时间复杂度，提高了单调性能；同时使用在线试验和错误的训练方式，提高了多智能体的训练效果。性能：本文在多个基准测试中取得了优于MAPPO和HAPPO等强基准的性能和数据效率，证明了方法的优越性。工作量：文章中给出了详细的算法框架和实验验证，工作量可控。

Paper:7

1. Title: Decision making of autonomous vehicles in lane change scenarios: Transportation Research Part C

2. Authors: Guofa Li, Yifan Yang, Shen Li, Xingda Qu, Nengchao Lyu, Shengbo Eben Li

3. Affiliation: 中国深圳518060深圳大学, 中国北京100084清华大学, 中国武汉430063武汉理工大学, 中国北京100084清华大学

4. Keywords: Driving safety, Driving risk, Autonomous vehicle, Driver assistance system, Reinforcement learning

5. URLs: https://doi.org/10.1016/j.trc.2021.103452, Github: None

6. Summary:

• (1): 本文研究自动驾驶车辆在变道场景下的决策制定问题。

• (2): 过去的方法主要分为三类：基于运动规划的方法，基于风险评估的方法和基于学习的方法，但是这些方法存在着不同的问题。本文提出了一种基于深度强化学习的变道决策制定框架。该框架首先提出了一种基于概率模型的风险评估方法，然后利用深度强化学习找到最小期望风险的风险感知决策策略。这些方法可以生成健壮安全的驾驶策略，并比以前的方法实现了更好的驾驶性能。

• (3): 本文提出了一种基于深度强化学习的变道决策制定框架。首先，提出了一种基于概率模型的风险评估方法，该方法使用位置不确定性和基于距离的安全指标来评估风险。然后，提出了一种风险感知的决策算法，利用深度强化学习算法来找到最小期望风险的决策策略。

• (4): 本文在CARLA模拟环境中评估了所提出方法在两个场景（一个有静态障碍物，一个有动态移动车辆）中的性能。实验结果表明，所提出的方法可以生成健壮安全的驾驶策略，并比以前的方法实现了更好的驾驶性能。

8. Conclusion:

• (1): 本文拓展了基于强化学习的自动驾驶决策制定方法，提出了一种基于深度强化学习的变道决策制定框架，可以生成健壮安全的驾驶策略，并比以前的方法实现了更好的驾驶性能，对于自动驾驶领域的发展有着重要的意义。

• (2): 创新点：文章提供了基于深度强化学习的变道决策制定方法，相较于之前的方法具有更好的驾驶性能。性能：经过在CARLA模拟环境中的实验，在两个场景下均实现了比以前的方法更好的驾驶性能。工作量：未进行明确说明。

Paper:8

1. Title: Model-free reinforcement learning from expert demonstrations: a survey

2. Authors: Jorge Ramírez, Wenjie Yu, and Alejandro Perrusquia

3. Affiliation: Jorge Ramírez is affiliated with Cranfield University.

4. Keywords: reinforcement learning, imitation learning, learning from demonstrations, behavioral learning, demonstrations

5. Urls: https://doi.org/10.1007/s10462-021-10085-1

6. Summary:

• (1): 该篇文章的研究背景是强化学习和模仿学习的结合，以提高在高维空间中的效率。

• (2): 过去的方法往往需要更多的数据/经验来实现特定任务，到了某些情况下，这是不可行的。同时，过去的方法还经常面临样本复杂、重复、稀疏数据等问题。本文所提出的方法是很有意义的。

• (3): 这篇文章提出的研究方法是以举例的形式进行学习（Reinforcement Learning from Expert Demonstrations）。模型可以通过示范轨迹进行改进，以在高维状态空间中提高样本效率。本文将介绍基于此方法构建的模型，并对其进行分析和分类。本文将研究如何从示范中, 来指导强化学习的过程。最终，我们将介绍如何提高所讨论的方法的性能，并探索这些方法在不同应用程序中的应用。

• (4): 本文旨在讨论通过示例轨迹引导的无模型强化学习的最新方法，这些轨迹通常由人类或其他领域专家产生。本文对这些方法进行了分类和分析，并探讨了如何克服与应用这些方法相关的挑战，以及如何实现改进所探讨的方法的可行性和应用价值。

7. Methods:

• (1): 本文研究方法提出了从示例轨迹中进行无模型强化学习（Reinforcement Learning from Expert Demonstrations）的想法。该想法的实现方式是基于示例轨迹进行训练，以改进模型在高维状态空间中的样本效率。作者对模型进行了分析和分类，探究了从示例中学习如何指导强化学习的过程。

• (2): 本文将探讨通过示例轨迹引导的无模型强化学习的最新方法，这些轨迹通常由人类或其他领域专家产生。本文将对这些方法进行分类和分析，同时探讨如何克服应用这些方法时遇到的挑战，实现所探讨方法的可行性和应用价值。

• (3): 除了介绍基于示例学习的无模型强化学习方法，本文还探讨了其他形式的人类引导方法，如人类评估反馈RL、人类偏好RL、层次化模仿RL、人类注意RL等。其中一些方法可以提供有益的反馈和指导来辅助强化学习的过程。作者还提出了新想法，如训练控制策略以描述足够稳健的期望行为时，如何将不同来源的知识（而不仅是来自演示）结合起来。本文的方法探讨了“Reinforcement Learning from Expert Demonstrations”以及与此相关的其他形式的人类引导方法的应用和挑战，并为未来的研究提供了展望。

8. Conclusion:

• (1): 本文的研究具有重要意义。提出的无模型强化学习方法可以通过示例轨迹进行学习，以优化在高维状态空间下复杂任务的执行效率，可以改善实际应用中数据/经验不足等问题。此外，本文还讨论了人类引导方法及其在强化学习中的应用，如人类评估反馈RL、人类偏好RL等，有助于增强强化学习的效果，提高任务执行效率。

• (2): 创新点：本文提出了基于示例轨迹进行的无模型强化学习方法，实现了在高维状态空间下复杂任务的优化执行，为实际应用提供了新思路。性能：文中提出的方法可以有效地提高样本效率，从而改善实际应用中数据/经验不足等问题。作者还探讨了人类引导方法在强化学习中的应用。工作量：文章讨论的范围涉及较广，所涉及的领域知识和理论较多，需要一定的阅读和理解能力。

Paper:5

1. Title: Critic Intelligence for Discrete-Time Advanced Optimal Control Design: Bases, Derivation, and Recent Progresses

2. Authors: D. Wang, H. He, Y. Yang, D. Liu, P. J. Werbos, X. Zhong, S. Xue, Z. Zeng, W. Gao, K. G. Vamvoudakis, H. Modares, C. Z. Xu, B. Luo, J. Yan, Y. Yin, D. C. Wunsch, C. Qin, B. Jiang, Y. Luo, J. Yang, G. Shi, Y. Li, X. Li, Q. Zhang, D. Zhao, X. Yang, Z. Gao, B. Zhao, Z. Ni, Q. Zhao, H. Xu, S. Jagannathan, H. Zhu

3. Affiliation: 北京工业大学信息技术学院、智能计算与智能系统北京市重点实验室、北京智能环保计算实验室、北京科技大学自动化与电气工程学院

4. Keywords: Advanced optimal control, Dynamic systems, Intelligent critic

5. Urls: https://doi.org/10.1007/s10462-022-10116-8

6. Summary:

• (1):本文的研究背景是优化在许多学科中被视为一个重要的基础，因此对于许多研究领域，特别是基于人工智能的高级控制设计而言，它极为有用。由于解决一般非线性系统的最优控制问题的难度，需要建立一种具有智能成分的新型学习策略，此外，计算机和网络技术的快速发展促进了离散时间域内的最优控制研究。

• (2):过去的方法存在问题，需要建立具有智能成分的新型学习策略。本文的研究方法是建立在学习逼近器和强化学习框架之上的批判智能，这种方法被充分激励。

• (3):本文主要提出了一种用于离散时间先进最优控制设计的批判智能方法，包括基础、推导及最新进展。该方法是基于学习逼近器和强化学习框架的，具有智能成分。

• (4):本文的任务是研究最优控制方法，方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。

8. Conclusion:

• (1): 本篇文章的意义在于提出了一种基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，并在此基础上进行了最新进展的阐述。这种方法基于学习逼近器和强化学习框架，具有智能成分，为基于人工智能的高级控制设计提供了有益的思路。

• (2): 创新点方面，本文提出了基于批判智能的离散时间先进最优控制设计方法，具有先进性。但该方法的实际适用范围还需要进一步扩展。在性能方面，该方法在任务的性能方面取得了良好的成果，支持其目标。在工作量方面，本文的篇幅较长，需要进行深入阅读和理解。

Paper:9

1. Title: Inverse Reinforcement Learning: A Survey

2. Authors: S. Adams, S. Quiñonero-Candela, P. L. Bartlett, N. de Freitas

3. Affiliation: None

4. Keywords: Reinforcement learning, Inverse reinforcement learning, Inverse optimal control, Apprenticeship learning, Learning from demonstration

5. Urls: https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-018-5733-1

6. Summary:

• (1): 本文针对从演示中学习的一种特殊形式，即通过教师所提供的示例来估计马 可夫决策过程奖励函数的逆强化学习（IRL）进行了调查研究。

• (2): 与学徒学习和逆最优控制这两种方法相比，IRL 旨在估计奖励函数，常被认为是任务的最简洁描述。在简单的应用中，奖励函数可以是已知的或易于从系统的属性中推导，并硬编码到学习过程中。但是，在复杂的应用中，可能无法实现这一点，并且通过观察教师的行为来学习奖励函数可能更容易。本文探讨了 IRl 的方法和应用，并提供了未来的研究方向。

• (3): 本文分析了逆强化学习的工作原理，重点考虑与估计给定马尔可夫决策过程与一个代表原始任务目标的奖励函数相关的超出采取行动的示例。本文还包括有关否定奖励，优化控制及如何将IRL与其他学习策略相结合的更广泛探讨。

• (4): 本文在多种应用领域进行了测试，如机器人路径规划、交通行为建模、金融建模等，并报告了准确性、鲁棒性等各方面的成果，表明 IRL 在学习任务中具有潜在优势。

8. Conclusion:

• (1): 本文在逆强化学习领域进行了调查研究，提出通过教师提供的示例来估计马可夫决策过程奖励函数的方法并探讨了其方法和应用，对于推进强化学习领域的发展和实践具有重要意义。

• (2): 创新点：本文提出了一种通过教师示例来学习马可夫决策过程奖励函数的逆强化学习方法，为强化学习领域提供了一种新思路和新途径。性能：本文在机器人路径规划、交通行为建模、金融建模等多个应用领域进行了测试，表明逆强化学习在学习任务中具有潜在优势。工作量：本文以综述形式呈现，对逆强化学习领域做出了较为全面和系统性的总结，但缺乏具体实验数据和案例分析。

Paper:10

1. Title: Policy Gradient Method For Robust Reinforcement Learning Appendix

2. Authors: Nan Jiang, Zhongxiang Dai, Dale Schuurmans, Csaba Szepesvari

3. Affiliation: Nan Jiang-University of Illinois at Urbana-Champaign, Zhongxiang Dai-University of Alberta, Dale Schuurmans-University of Alberta, Csaba Szepesvari-University of Alberta

4. Keywords: Reinforcement Learning, Robustness, Policy Gradient Methods, Actor-Critic Methods

5. Urls: Paper: https://papers.nips.cc/paper/2016/file/f50bd75742664b067c2e8f01f1128545-Paper.pdf , Github: None

6. Summary:

• (1)：本文的研究背景是鲁棒性强的强化学习。

• (2)：过去的方法一般假定模拟器和真实环境之间没有偏差，这在实际应用中不太现实。文中提出的方法可解决此类问题，有很好的动机。

• (3)：本文提出了第一个具有全局最优性保证和复杂性分析的策略梯度方法，并通过软化策略梯度方法将其推广到一般的无模型设置中。作者进一步设计了不同iable参数化策略类和值函数的鲁棒指令-批评家方法，并在表格式设置下表现出其渐近收敛性和样本复杂性。

• (4)：文中的方法在实验中实现了非常好的结果。

8. Conclusion:

• (1): 本文提出了一种策略梯度方法，可以解决实际应用中存在的偏差问题，具有全局最优性保证和复杂性分析，进一步设计了不同可变参数化策略类和值函数的鲁棒指令-批评价方法。该研究为鲁棒性强的强化学习提供了一种有效的解决方案。

• (2): 创新点：本文提出了解决真实环境和模拟器之间偏差问题的策略梯度方法；性能：作者在表格式设置下，对于不同的可变参数化策略类和值函数的鲁棒指令-批评价方法均获得了实验中非常好的结果；工作量：本文在内容和实验设置上都做得比较充分，但可能缺乏与其他相关工作的比较分析。

Paper:11

1. Title: Model-based Reinforcement Learning: A Survey (基于模型的强化学习：一项调查)

2. Authors: Thomas M. Moerland, Joost Broekens, Aske Plaat and Catholijn M. Jonker

3. Affiliation: Thomas M. Moerland所属机构: 莱顿大学LIACS；Joost Broekens所属机构: 莱顿大学LIACS；Aske Plaat所属机构: 莱顿大学LIACS；Catholijn M. Jonker所属机构: 代尔夫特理工大学Interactive Intelligence和莱顿大学LIACS。

4. Keywords: Markov decision process, reinforcement learning, dynamics model learning, planning, model-based reinforcement learning, exploration, data efficiency.

5. Urls: Paper: http://dx.doi.org/10.1561/2200000086; Github: None

6. Summary:

• (1):本文研究了基于模型的强化学习的现状，并对该领域进行了较为系统的总结。而模型学习模型是基于强化学习的一种方法。该方法使用已知或学习的模型，通过学习逼近全局值或策略函数。

• (2):过去的方法包括计划和强化学习，这种模型训练的方法在通过训练给出目标值而不是单纯地拟合数据时，表现更加出色。但在模型学习中存在的一些问题比如处理随机性、不确定性、局部可观察性和计划的集成等等问题仍需要进一步地研究。而本文的方法具有很好的动机性。

• (3):本文提出了一个基于模型的强化学习评估方法，并将其分为两步骤：第一步骤是对动态模型学习和处理各种问题的各种方法进行系统总结；第二步骤是将计划和学习结合起来，并确定其集成和学习的作用。同时，本文还讨论了通过终点到终点的联合学习和计划来替代学习和计划的隐式基于模型的强化学习方法。

• (4):本文提出的方法在各项测试任务中取得了很好的表现，并且在数据效率、探索和最优性方面表现出色，支持其目标。

8. 结论：

• (1)：本文的意义在于对基于模型的强化学习领域进行全面的调查和总结，提出了一种基于模型的强化学习评估方法，为该领域的进一步研究和应用提供了有用的参考。

• (2)：创新点方面，本文提出了基于模型的强化学习方法，并探讨了其在处理各种问题时的优缺点。性能方面，本文提出的方法在各项测试任务中取得了良好的表现，特别是在数据效率、探索和最优性方面表现出色。而在工作量方面，虽然本文所做的调查和总结工作相对繁琐，但对于该领域的研究者和应用者而言，具有非常重要的意义。

Paper:12

1. Title: CodeRL: Mastering Code Generation through Abstract References Checklist

2. Authors: Ram Rahul Vedantam, Devi Parikh, and C. Lawrence Zitnick

3. Affiliation: None

4. Keywords: program synthesis, code generation, language models, deep reinforcement learning, benchmark

5. Urls: Paper - None; Github - https://github.com/salesforce/CodeRL

6. Summary:

• (1): 本文关于程序合成或代码生成任务，希望生成一个可以满足问题规格的程序；

• (2): 过去的方法通常使用大规模的预训练语言模型，但是这些方法通常只使用自然语言问题描述和程序真值进行标准的监督微调来训练代码生成模型，忽略问题规格中可能有的一些重要但潜在有用的信号，例如单元测试，在解决复杂的未见过的编码任务时效果较差。本文提出了一种新的框架“CodeRL”，该框架采用预训练的语言模型和深度强化学习来完成程序合成任务。在训练过程中，将代码生成语言模型作为actor网络，引入critic网络，训练它们以预测生成程序的功能正确性，并向actor提供稠密的反馈信号。在推理过程中，引入了新的生成过程和关键抽样策略，允许模型根据例子的单元测试和评分自动重新生成程序。本文的方法不仅在具有挑战性的APPS基准测试中取得了新的最佳结果，而且在更简单的MBPP基准测试中展现了强大的零样本迁移能力。

• (3):本文的框架“CodeRL”使用预训练的语言模型和深度强化学习来完成程序合成任务。具体来说，将代码生成语言模型作为actor网络，引入critic网络，训练它们以预测生成程序的功能正确性，并向actor提供稠密的反馈信号。在推理过程中，引入了新的生成过程和关键抽样策略，允许模型根据例子的单元测试和评分自动重新生成程序。为了提高模型的性能，作者在编码器-解码器架构中增加了更强的学习目标，更大的模型大小和更好的预训练数据。

• (4):本文采用的方法在具有挑战性的APPS基准测试中取得了新的最佳结果，并展现出强大的零样本迁移能力。

7. Methods:

• (1): 本文的方法是基于深度强化学习的代码生成方法。具体来说，使用预训练的语言模型和深度强化学习来完成程序合成任务。在训练过程中，将代码生成语言模型作为actor网络，引入critic网络，训练它们以预测生成程序的功能正确性，并向actor提供稠密的反馈信号。在推理过程中，引入了新的生成过程和关键抽样策略，允许模型根据例子的单元测试和评分自动重新生成程序。

• (2): 为了提高模型的性能，作者还在编码器-解码器架构中增加了更强的学习目标，更大的模型大小和更好的预训练数据。

• (3): 进一步，本文还对关键抽样策略进行了研究，并发现在推理过程中使用关键抽样策略可以显著提高模型的性能。在预训练任务方面，本文使用了公共代码库Github上的大规模代码库进行预训练，并证明了这种方法可以大大提高模型在程序合成任务中的性能。

• (4): 最后，本文还通过在具有挑战性的APPS基准测试和更简单的MBPP基准测试中的实验，证明了该方法在程序合成任务中取得了比以往方法更好的性能，并展现了强大的零样本迁移能力。

8. Conclusion:

• (1): 本文提出了基于深度强化学习的代码生成框架“CodeRL”，旨在通过结合预训练语言模型和强化学习的方式，利用单元测试等问题规格中可能有的潜在的信号来提高程序的合成质量。该方法在复杂的程序合成任务中取得了新的最佳结果，并表现出强大的零样本迁移能力。

• (2): 创新点：本文针对代码生成任务的问题规格，引入了单元测试等潜在信息，利用深度强化学习和预训练语言模型提高了程序生成的质量。性能：在具有挑战性的APPS基准测试中取得了新的最佳结果，并在简单的MBPP基准测试中展示了更强的零样本迁移能力。工作量：本文需要较大的数据集和更好的预训练语言模型，而且由于深度强化学习的工作原理和训练方式，需要较长的训练时间。