精选理由
ES作为RL替代方案，降低训练复杂度，适合大规模并行实验，对AI工程师优化策略有启发价值。
OpenAI发现，传统进化策略（ES）在现代强化学习基准测试中（如Atari/MuJoCo）表现与标准RL相当，同时解决RL的诸多不便。ES无需反向传播，无需值函数近似，且易于并行，为RL研究者提供新的优化路径。
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OpenAI发现，传统进化策略（ES）在现代强化学习基准测试中（如Atari/MuJoCo）表现与标准RL相当，同时解决RL的诸多不便。ES无需反向传播，无需值函数近似，且易于并行，为RL研究者提供新的优化路径。