强化学习与模型蒸馏的融合创新：构建高效智能体新范式 一、技术融合背景与核心价值 在强化学习（RL）领域，智能体通过与环境交互学习最优策略的特性使其在机器人控制、游戏AI等领域展现出巨大潜力。然而，传统RL方……
一、技术融合背景：强化学习与模型蒸馏的互补性 强化学习（RL）通过试错机制在复杂环境中学习最优策略，但传统方法面临两大挑战：一是训练效率低，需要海量交互数据；二是模型规模大，难以部署到资源受限设备。模……
