#PEARL

训练智能体 RL 的人可以看看：PEARL 动态调 prefill-decode 配置还能借闲置 GPU，吞吐比 RLBoost+ 最高多 36.3%。

这篇论文用PEARL方法解决了RL在复杂动力学系统中样本效率低的问题，能在非稳态流中做实时控制，比现有算法更高效，值得搞控制或RL的人看看。

这篇论文指出了线性注意力在图去噪上的根本局限，并提出 GCA 来补上短板。在 DiGress 上效果持平标准 Transformer 还省了结构特征计算，挺实用的。