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运算能力效率的提升不一定代表半导体 （晶片）需求减少。杰文斯悖论（Jevon's Paradox）是一个成熟的经济概念，它指出资源效率的提升通常会导致该资源的消耗量增加。在这种情况下，更高的运算效率可能会刺激人工智能的进一步采用和发展，从而可能抵销任何半导体需求的直接减少。

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。