无需 TD learning 的强化学习：基于分治范式的可扩展 off-policy RL

Berkeley AI Research 提出基于分治（divide and conquer）的 off-policy RL 算法，不依赖 TD learning，将 Bellman 递归次数降至对数级，可扩展至任意长程任务。