Reinforcement Learning with Action Chunking
基于动作分块的强化学习
机构 * UC Berkeley（伯克利大学）
AI总结 本文提出Q-chunking方法，通过动作分块技术提升长周期稀疏奖励任务的强化学习效率，实现离线到在线学习的样本效率优化。
Comments The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025); 29 pages, 17 figures
