标签： 机器学习实践

在人工智能领域，强化学习（RL）作为解决决策问题的核心工具，长期面临着一个棘手挑战：复杂任务中的推理和行动脱节。传统RL方法依赖于试错机制，但面对高维状态空间、动态环境变化和多步决策链时，往往陷入效率低下、泛化能力不足的困境。例如，在机器人导航或策略游戏中，代理容易因推理缺失而做出次优决策，导致收敛