分而治之：不依赖 TD 学习的强化学习算法

Berkeley AI Research 提出一种基于分而治之（divide and conquer）的 off-policy RL 价值学习算法，不再使用时间差分（TD）学习，后者因 Bellman 递归误差累积难以扩展到长时程任务。