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引言 强化学习〔Reinforcement Learning，RL〕作为机器学习领域重点分支，在大模型智能体应用中发挥着至关重点作用，可是，如何在大模型强化学习中实行探索与利用均衡难题，一直是研究者们关注重点，本文将围绕这一主题展开讨论，并结合实际应用中挑战与搞定方案，为读者供应有价值参考主张。
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