策略迭代是一种在强化学习中寻找最优策略的方法。它在两个主要步骤之间交替进行: 政策评估和政策改进。
在策略评估步骤中，该算法通过求解Bellman方程来计算当前策略的价值函数。这涉及计算所有可能的行动的预期回报，考虑到当前的政策。
在策略改进步骤中，算法通过基于当前价值函数选择最大化每个状态的期望收益的动作来更新策略。这个过程不断重复，策略逐渐完善，直到收敛到最优策略。策略迭代可以保证收敛，但计算成本可能很高，尤其是在大型环境中。
在强化学习中，什么是自举法（bootstrapping）？
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接近查询如何影响排名？
“邻近查询显著影响排名，因为它允许搜索引擎评估用户搜索中词语之间在文档内的相关性。当搜索查询涉及预计会相互靠近的关键词时，搜索引擎会扫描内容以查找这些词汇相互接近的实例。如果文档中的关键词很接近，通常意味着它与用户的查询有更高的相关性，从而
在实时应用中，视觉语言模型预计会有哪些进展？
"视觉-语言模型（VLMs）在实时应用中的显著进展是预期中的，这主要得益于模型效率的提升、与边缘计算的集成以及增强的用户交互能力。这些发展将使得 VLMs 能够在多种场景中部署，从增强现实（AR）到实时视频分析，从而拓宽它们在日常应用中的实