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L'étude remet en cause l'intérêt du pré-entraînement des Q-fonctions lors du fine-tuning online en RL.
Un algorithme de planification en ligne partage les futurs simulés entre plusieurs décisions candidates, évitant la croissance exponentielle des arbres MCTS.