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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：