在强化学习中，政策上和政策外方法在如何处理用于学习和决策的策略上有所不同。
On-policy方法了解代理当前遵循的策略的值。在这些方法中，代理使用由其正在探索的策略生成的数据来更新其策略。这方面的一个例子是SARSA，其中代理的当前策略直接影响其学习。
另一方面，非策略方法独立于代理的当前行为来学习最优策略的值。这允许代理从不同策略生成的数据中学习，从而使其能够探索各种策略。Q-learning是策略外学习的一个示例，其中代理从过去的经验或另一种策略中学习，同时仍以最佳策略为目标。
如何防止强化学习模型过拟合？
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少样本学习中主要面临哪些挑战？
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"视觉-语言模型（VLMs）在没有大量重新训练的情况下，能够在一定程度上对新领域进行泛化，但它们的有效性可能会因多个因素而显著不同。这些模型通常在训练阶段学习将图像与对应的标题或文本描述关联起来。因为它们捕捉了视觉数据和文本数据之间的一般关