贝叶斯自适应

科学家开发贝叶斯自适应强化学习框架，有望用于编程和智能体等

他们提出了贝叶斯自适应强化学习（BARL，Bayes-Adaptive Reinforcement Learning）方法，首次从理论层面揭示大模型反思的底层动因、实施路径及触发时机，并构建了一套具有实操性的指导框架。该框架通过直观的决策机制，明确指导模型在何

对此，西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑了传统强化学习与反思的关系，并提出了贝叶斯自适应的强化学习方法，首次解释了为什么、如何、以及何时应该反思并探索新策略。