先说结论LWD框架的核心创新在于不依赖“先收集、再训练、后部署”的离线迭代，而是尝试让模型在部署期间持续学习，形成数据飞轮。DIVL通过预测动作回报的概率分布，而不仅仅是一个均值，能更好地保留那些罕见但可复现的高回报行为信号…

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