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最后，此方法解决了非信息性回合的瓶颈问题。在分组归一化强化学习（特别是组相对策略优化）中，若回合内动作全部成功或全部失败，归一化优势值将为零，无法提供有效的梯度更新。通过聚焦于对参考策略而言仍具挑战性的混合结果回合，PivotRL将计算资源集中于能提供最强学习信号的状态上。
面对Prediction带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。