主要观点总结
文章报道了强化学习领域的新会议RLC在美国马萨诸塞大学的召开情况，包括颁布杰出论文奖项和各个研究轨道的主题内容。
关键观点总结
关键观点1: 会议概况
RLC会议在美国马萨诸塞大学召开，颁布七个组别的杰出论文奖项。
关键观点2: 研究轨道主题
会议涉及多个研究轨道，包括深度强化学习、应用强化学习等，每个轨道都有一系列的研究报告和讨论。
关键观点3: 强化学习的最新动态和发展趋势
文章报道了强化学习的最新研究成果和理论进展，展示了该领域的最新动态和发展趋势。
文章预览
【导读】 最近，强化学习领域的新会议——RLC在美国马萨诸塞大学召开第一届，颁布了7个组别的杰出论文奖项，并在公开发布的博文中表示，对审稿流程做出了诸多创新和改进。 Aug 10, Oral Track 1: Evaluation - Room 168 D5RL: Diverse Datasets for Data-Driven Deep Reinforcement Learning Rafael Rafailov, Kyle Beltran Hatch, Anikait Singh, Aviral Kumar, Laura Smith, Ilya Kostrikov, Philippe Hansen-Estruch, Victor Kolev, Philip J. Ball, Jiajun Wu, Sergey Levine, Chelsea Finn Harnessing Discrete Representations for Continual Reinforcement Learning Edan Jacob Meyer, Adam White, Marlos C. Machado Aquatic Navigation: A Challenging Benchmark for Deep Reinforcement Learning Davide Corsi, Davide Camponogara, Alessandro Farinelli Investigating the Interplay of Prioritized Replay and Generalization Parham Mohammad Panahi, Andrew Patterson, Martha White, Adam White ICU-Sepsis: A Benchmark MDP Built from Real Medical Data Kartik Choudhary,
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