arXiv · cs.AI· Ali Najar·· 4 天前AI 评分40
METTA：面向元强化学习的记忆增强测试时自适应方法
METTA: Memory-Enhanced Test-Time Adaptation for Meta-Reinforcement Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Ali Najar
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31656v1
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AI 导读
研究者提出元强化学习方法 METTA，将快速自适应分解为两个时间尺度：因果神经记忆以线性序列复杂度完成回合内细粒度自适应，紧凑的回合级摘要支持跨回合任务推断。在未见过的 Meta-World ML10/45 测试环境上，METTA 成功率超过 50%，且训练预算低、耗时短；在长上下文稀疏奖励 PointMaze 任务上，其探索行为比基于 transformer 的基线更有结构。
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