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Meta公司提出了一种名为“早期经验学习”的新方法，使人工智能代理能够在无外部奖励的情况下通过自身经验实现自我学习。该方法在专家级状态下进行状态采样，并引入替代动作，执行后收集后续状态。这些由代理自身行为所引发的未来状态被用作监督信号，将“行为结果”转化为可扩展的监督信息，从而有效指导学习过程。这一机制突破了传统依赖外部奖励的限制，为强化学习提供了新的训练范式，具有广泛的应用前景。

近日，Meta公司发布了一篇具有重要意义的学术论文，该研究在人工智能自我学习领域取得突破性进展。论文提出了一种名为“早期经验”的新方法，旨在使人工智能系统在缺乏外部指导的情况下实现自主学习，为长期困扰强化学习领域的样本效率低、依赖奖励信号等问题提供了全新解决思路。值得注意的是，该研究主要由华人科学家团队主导完成，体现了其在全球AI前沿研究中的重要影响力。这一成果不仅推动了强化学习的发展，也为构建更高效、自主的智能系统开辟了新路径。