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图灵奖得主理查德·萨顿（Richard Sutton）在其最新作品中，提出一种基于1967年经典公式的流式强化学习新范式。该方案摒弃传统方法对大规模经验回放与庞大数据中心GPU集群的依赖，转而实现每一步交互经验的即时参数更新，显著提升学习效率与资源经济性。其核心优势在于持续、轻量、自适应——无需存储历史轨迹，亦不牺牲在线决策质量，为边缘设备与实时系统中的智能体训练开辟了可行路径。