强化学习是一种机器学习范式，它使代理能够通过与环境的交互和对动作的后果的反馈学习最佳行为策略。代理从环境接收状态，然后根据其当前策略选择动作。环境响应动作并提供奖励或惩罚，作为反馈。代理使用收到的反馈来更新其策略，以最大化其长期累积奖励。通过持续的试验和调整，强化学习算法使代理能够学习复杂的环境和任务，而无需明确编程。这种方法特别适用于在导航、游戏和控制等领域，其中明确定义的任务目标和奖励结构。

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在黑暗森林的迷雾中，猎人团面临着无法想象的威胁。西索的念能力觉醒，库拉皮卡的链子沾染上鲜血，而危险的生物在暗处蠢蠢欲动。在这个生死攸关的时刻，猎人团的羁绊与信念将接受严峻考验。

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在这场史诗般的战斗中，爱情、英雄主义和悲剧交织在一起，命运之轮在特洛伊城的废墟中缓缓转动，留下了一个关于战争残酷和人性复杂性的永恒故事。