「相比于强化学习（RL），我确实更喜欢模型预测控制（MPC）。至少从 2016 年起，我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。 相比之下，模型预测控制是零样本的：如果
🎯模型预测控制是零样本的，这意味着在面对新任务时，它无需像强化学习那样进行大量尝试，能够更为高效地解决问题。作者从2016年起就一直重视这一优势，体现了其对模型预测控制的长期认可。
💪与强化学习不同，模型预测控制在处理新任务时具有独特的优势。强化学习需要大量的尝试来学习新任务，而模型预测控制则避免了这一繁琐过程，为解决实际问题提供了更便捷的途径。
🌟模型预测控制的零样本特性使其在实际应用中具有很大的潜力。它能够节省时间和资源，提高解决问题的效率，这使得它在许多领域都具有广阔的应用前景。
「相比于强化学习（RL），我确实更喜欢模型预测控制（MPC）。至少从 2016 年起，我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。 相比之下，模型预测控制是零样本的：如果
AI辅助创作，多种专业模板，深度分析，高质量内容生成。从观点提取到深度思考，FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数，让您的创作更加个性化和精准。
鱼阅，AI 时代的下一个智能信息助手，助你摆脱信息焦虑