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进一步分析发现，定理3.2（奖励方差与组相对策略优化信号）：研究团队证明，状态奖励目标的自然梯度之Fisher范数随奖励标准差变化。具体而言，总体组相对策略优化得分 γ_s, β 等于 σ/β^2。这验证了筛选混合结果的关键回合以最大化局部域内学习信号的策略。
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