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原因并不复杂，深铁集团的日子也不好过。根据深圳地铁2024年三季报，其前三季度营业收入为122.96亿元，同比增长37.2%；但净利润为亏损80.74亿元，较去年同期5.77亿元的亏损面继续扩大。这是深铁集团2015年以来最大亏损纪录。

通常，强化学习训练一个策略来最大化马尔可夫决策过程 (MDP) 中的给定奖励函数。相比之下，元强化学习问题设定假设可以访问任务分布 (每个任务都有不同的奖励函数和动态特性)。在这种设定下，目标是在来自训练分布的任务上训练策略，使其能够在从相同或不同测试分布抽取的测试任务上表现良好。

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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。