元强化学习比强化学习强在哪里

元强化学习（Meta Reinforcement Learning, MRL）相较于传统的强化学习有以下几个优势：

1. **适应能力**：元强化学习算法能够快速学习新的任务，通过“学习如何学习”的过程，它可以在观察到少量新环境的示例后就调整其策略，从而对未知环境中遇到的新挑战有所应对。

2. **通用性**：元强化学习可以生成更泛化的解决方案，这使得代理能在面对不同类型的任务时，无需从头开始训练，而是能应用已学到的通用知识。

3. **样本效率**：由于其先验知识，元强化学习通常需要较少的互动数据就能达到较高的性能，这对于实际环境中有限的数据资源来说是一个重要优点。

4. **自我改进**：它允许智能体在面临变化的环境中自我优化，例如，通过修改基础学习策略以适应不断变化的奖励函数或环境条件。