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引言 在大模型强化学习中，算法收敛难题是一个长期存在难题，强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕通过与环境交互来学习最优策略，实行意向最大化，可是，在实际应用中，RL算法常常面对训练速度慢、泛化本事弱等难题，尤其是在处理大规模模型时，这些难题变得更加突出，为提高训练效能、模
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