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我们如何解决这样一个元强化学习问题？也许解决元强化学习问题最明显的方法是采用黑盒元强化学习方法。这将涉及最大化输出轨迹 A_θ(x) 中想象的「episodes」的奖励总和。例如，如果 A_θ(x) 对应于使用自我纠正策略，那么每个 episode 的奖励将对轨迹中出现的单个响应进行评分。如果 A_θ(x) 规定了一种在生成和生成验证之间交替的策略，那么奖励将对应于生成和验证的成功。然后我们可以优化：

26岁的阿齐兹说道：“我（选择）来到西海岸队，也是一个非常轻松的决定，因为队里有许多我认识的球员，之前也是一起共事过。现在来到了这里，我非常开心。”，多特客战葡萄牙体育：吉拉西、吉滕斯出战，哲凯赖什替补

总结：在日常穿衣的时候，大家可以多多使用基础款，比如一些纯色的服饰，来打造出简约又大气的日常穿搭。这类单品不会穿一季就丢一季，性价比还是比较高的。

毕竟纯色的服装往往比花哨的图案更为耐看，也更容易搭配出时尚感，所以像这些经典色的大衣往往在冬日里拥有着很高的出镜率。

当地时间2024年3月18日，庆祝克里米亚加入俄罗斯十周年音乐会在莫斯科红场举行。此图为音乐会现场画面 图：环球时报援引克里姆林宫网站所发布视频中画面的截图

另据参考消息2月8日援引德国新闻电视频道网站报道，乌克兰总统泽连斯基表示愿意与特朗普做交易。报道称，泽连斯基希望以稀土资源换取美国的军事援助和安全担保。

在元强化学习中，对于每个测试 MDP M_x，策略 A_θ 在通过 A_θ 生成最终响应进行评估之前，可以通过消耗测试时计算来获取信息。在元强化学习术语中，获得的关于测试 MDP M_x 的信息可以被视为在测试问题 x 引发的 MDP 上收集「训练」回合的奖励，然后再在测试回合上进行评估。注意，所有这些回合都是在模型部署后执行的。因此，为了解决 (Op-How)，我们可以将来自 A_θ(x) 的整个 token 流视为分成几个训练回合的流。为了优化测试时计算，我们需要确保每个回合都能提供一些信息增益，以便在测试 MDP M_x 的后续回合中表现更好。如果没有信息增益，那么学习 A_θ(x) 就退化为一个标准的强化学习问题 —— 只是计算预算更高 —— 这样就不清楚学习「如何做」是否有用。