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首先，（图注：Daniel Oropeza）
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其次，此方法解决了非信息性回合的瓶颈问题。在分组归一化强化学习（特别是组相对策略优化）中，若回合内动作全部成功或全部失败，归一化优势值将为零，无法提供有效的梯度更新。通过聚焦于对参考策略而言仍具挑战性的混合结果回合，PivotRL将计算资源集中于能提供最强学习信号的状态上。
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展望未来，stain removers的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。