RL²：用慢强化学习实现快速强化学习
Why we picked it
对AI研究者而言，RL²展示了元学习与强化学习的深度融合路径，为构建能在未知环境中快速自适应的智能体提供了全新范式。
OpenAI提出RL²算法，通过元学习框架让智能体在慢速时间尺度上学习强化学习算法，从而在快速时间尺度上高效适应新任务。
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该方法将强化学习本身视为一个学习问题，使智能体能够自动发现比传统手工设计更优的学习规则，显著提升样本效率。这标志着强化学习向自主元学习迈出重要一步。
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