WarpSAC：重新思考探索与利用，推动可扩展离策略强化学习
WarpSAC研究大规模并行仿真如何改变离策略强化学习的训练方式。在八类基准测试中开展的受控实验表明，参数归一化和截断双Q等常见稳定化方法高度依赖数据规模。该方法根据数据环境调整稳定化策略，并按经验的新旧程度对回放数据加权。与FlashSAC相比，WarpSAC在九个CPU规模环境中的归一化得分—步数AUC提升4.5%，在14个GPU并行环境中提升23.1%。在Unitree G1运输任务中，成功率从19.8%提高到96.4%，从仿真到真实部署的速度提高36.4%。
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