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很明显，这种思路到头来训练出的就是跟人类开车水平持平的智驾。但强化学习则完全不同，因为它学习的不是驾驶的过程，而是通过不断的试错，领悟出从 A 点开到 B 点最高效的路线。

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整体来看，全新一代宝马X3相对于5系换代的时候争议要小一些，我随机问了几个正在店里看车的车主，有些表示这是全新宝马X3吗？看着挺好看啊（原话），也有些表示这个设计不如老款好看，全新宝马X3到底怎么样，也许要看本月上市之后具体的价格了，大家可以评论区猜猜定多少钱合适呢？

早在特朗普上任之初，他就接连撤销他第一届政府时期多名高级官员的安全保护待遇和涉密许可。 1月20日宣誓就职后，特朗普即刻着手处置拜登政府时期的官员。 他1月21日在自创的社交平台“真实社交”上宣布，将“开除”上千名拜登政府官员。

小区位于奉贤区柘林镇金海公路99弄，居民住宅共有2、3、4期，程女士家在2期。整个小区南北夹在港漕公路（G228国道）与奉柘公路之间，西面是柘海路，东面则是金海公路。G228国道北侧则是一条平行的铁路。

杨先生向警方介绍，装修期间，家里物品堆放杂乱，还有一名住家保姆陈某与其共同居住。由于家中柜子都已拆除，杨先生便将贵重的金饰放在卧室写字台下方，并用杂物遮挡。但装修期间，四根金项链和四根金条丢失，损失20余万元。接报后，民警立即赶往现场，但并未发现有外人入侵过的痕迹。可在询问的过程中，民警发现保姆陈某言辞闪烁、眼神躲闪，行为举止十分可疑。但由于现场杂乱，缺乏可靠证据，调查难度较大。在固定好现场证据后，民警告诉杨先生将做进一步调查。

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。