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2024年图灵奖授予了强化学习领域的两位先驱者——Richard Sutton和Andrew Barto。这一荣誉不仅标志着学术界对强化学习领域的重要认可，也被视为对该领域长期贡献者的一次迟来的嘉奖。作为人工智能研究的核心分支，强化学习在近年来取得了显著进展，这两位学者的工作为其奠定了坚实的基础。

近日，被誉为强化学习领域的先驱、阿尔伯塔大学的教授Richard Sutton及其团队在一篇论文中提出了一种创新的通用方法——“奖励聚中”（Reward Centering）。这种方法通过调整奖励信号，显著提升了各类强化学习算法的性能。奖励聚中通过减少奖励信号的方差，使得算法能够更稳定地学习，从而在多种任务中表现出色。