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RL 是 Reinforcement Learning 的缩写，中文翻译为强化学习。强化学习是机器学习的一个分支，通过智能体与环境的交互来学习最佳行动策略。在强化学习中，智能体能够观察环境的状态并采取行动，而环境会反馈一个奖励或惩罚信号作为对智能体行动的评价。通过不断试错和优化，智能体通过最大化累计奖励来学习最佳行动策略。强化学习在自动驾驶、游戏策略、机器人控制等领域有广泛的应用。
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