强化学习中的策略复杂度、反应时间与有限理性研究
针对标准强化学习通常忽略生物智能体感知、注意力和工作记忆等认知计算成本的问题，该研究探讨了有限理性条件下的强化学习建模。作者推导并提出了 MI-SARSA 算法，这是一种同策略时序差分强化学习算法，通过引入学习到的边际动作互信息正则化来限制策略复杂度，旨在更好地模拟受计算约束的生物智能决策行为。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
抓住关键信息：面向大规模复杂推理的原则性上下文表示方法
在科学、医疗、法律和金融等领域解决复杂任务时，通常需要整合分散在海量异构数据源中的关联信息，其规模远超模型自身的上下文长度限制。现有方法多将信息组织为图谱、文本记忆或检索集合等形式以便推理，但其构建方式大多缺乏统一原则。本研究借鉴认知科学等理论，探讨如何规范化构建上下文表示以提升大规模推理能力。由于提供的内容在方法阐述处截断，具体技术细节有待进一步公开。