arXiv · ML· Ali Najar, Hosein Hasani, Amir Kooshan Fattah, Yasamin Rajabi, Mahdieh Soleymani Baghshah·· 6 小时前AI 评分22
METTA：面向元强化学习的记忆增强测试时适应方法
METTA: Memory-Enhanced Test-Time Adaptation for Meta-Reinforcement Learning
AI 导读
提出记忆增强测试时适应方法 METTA，通过因果神经记忆与集级摘要解耦适应时间尺度，实现线性序列复杂度的长程任务推理。在 Meta-World ML10/45 未见测试环境中成功率达 50% 以上，且在长上下文 PointMaze 任务中优于 Transformer 基线，展现更高效的结构化探索行为。
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