技术背景 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过与环境交互来学习最优策略的…

背景与痛点 强化学习在复杂决策场景中（如机器人控制、游戏 AI）常面临两大核心问题： 样本效率低下 ：传统方法…

为什么需要 AC 网络？ 传统 DQN 算法在离散动作空间表现优秀，但在连续动作空间（如机器人控制）中会遇到两…

背景与行业痛点 近年来，随着电商风控和游戏 AI 等实时决策场景的快速发展，传统强化学习算法在应对高并发、低延…

在连续动作空间的控制问题中（如机器人控制、自动驾驶），传统 DQN 需要离散化动作空间导致维度爆炸，而 AC …