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In-Distribution Imagination for Model-Based Offline RL
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AI 综述
2026-10-01，arXiv·Machine Learning Theory 发表一手研究，提出 in-distribution imagination（IDI）框架。该方法在 learned representation space 中估计 trajectory support，并自适应截断偏离 offline trajectory manifold 的 rollouts，旨在改进 model-based offline RL 的稳定性与泛化。
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报道时间线
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10月1日
- arXiv · Machine Learning TheoryIn-Distribution Imagination for Model-Based Offline Reinforcement Learning
提出 in-distribution imagination（IDI）框架，通过在 learned representation space 中估计 trajectory support，自适应截断偏离 offline trajectory manifold 的 rollouts。
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