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dsh-experience-policy

经验策略:把「状态→动作→回报」的历史经验转成对当前候选动作的数值加权(JitRL 式 test-time policy optimization 的本地实现,零梯度) 本地实现零梯度的强化学习策略优化,适合需要动态调整决策权重的任务。

패키지
dsh-experience-policy
호환성
미검증
Harness peer 범위
>=0.1.0-rc.6
Cordis peer 범위
^4.0.1
버전
0.1.0
최근 업데이트
2026. 10. 15.

설치

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配置

项默认说明
(见源码 Config)—本插件无必填项;缺省即按纯决策层工作(经验数据由调用方持有并喂入)