港大與清華提出 VAST，讓離線 RL 自適應選擇價值跨度
香港大學與清華大學 AIR 團隊提出離線強化學習框架 VAST，讓智慧體自適應選擇價值更新的時間跨度與未來子目標，不再依賴固定步長的 n-step TD 或動作分塊。VAST 用輔助價值函式 G-function 估計從當前狀態經 k 步到某未來狀態的期望折扣回報，由拼接策略聯合挑選子目標與跨度；執行策略只依據狀態與子目標生成動作，推理時用 Q 函式拒絕取樣。
把自舉落點的選擇與跨度大小交給同一個拼接策略聯合學習，併為 stitching Bellman 運算元給出收縮性證明；在 OGBench 50 個任務上對比 8 個基線，對做離線 RL 與長程決策的研究者最有參考價值。
原標題：NeurIPS 2026 | 港大&清华提出价值缝合VAST，让长程决策学习自适应选择时间尺度
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| 評分 | 64 / 70（平均 67，門檻 65） |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
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