强化学习（RL）算法在复杂环境中表现出色，但其核心瓶颈在于信息利用低效，即每个样本提供的有效比特（bits per sample）远低于人类学习水平。这种低效源于奖励信号稀疏、环境随机性高以及探索机制原始，导致模型需海量试错才能收敛策略。根据信息论分析，RL从环境中提取的信息量往往仅为人类认知的几分之一，实际工程中表现为样本效率低下：训练机器人抓取需数百万步，而人类几分钟即可掌握。
提升样本效率的关键在于针对根源优化三个维度：模型基规划模拟交互、离策略优先回放重用历史数据、探索策略调优加速信息获取。首先，模型基RL通过学习环境动态模型（状态转移P(s'|s,a)和奖励函数R(s,a)）生成虚拟轨迹，减少真实环境交互。相比纯模型无关方法，模型基方法样本效率可提升10-100倍，尤其在连续控制任务中。工程实现时，先用监督学习从交互数据拟合模型（如RNN或Transformer预测下一状态），然后用模型 rollout 短序列（长度K=5-20步）扩展经验缓冲区。参数建议：模型容量控制在actor大小的1/2，避免过拟合；每1000步真实交互后，用模型生成等量虚拟数据混合训练；监控模型预测误差，若>0.1则降低rollout长度至3步，回退纯模型无关训练。实际MuJoCo基准显示，此法将收敛步数从10^6降至10^5。
其次，离策略回放通过优先经验回放（PER）机制显著提升数据利用率。传统均匀采样忽略经验价值，而PER基于TD误差（|δ|=|r+γV(s')-V(s)|）赋予高优先级，实现非均匀重用。Schaul等证明，PER在Atari游戏上使DQN性能提升50%以上。工程落地：缓冲区大小设为10^6；优先级p_i=δ_i^α+β（α=0.6-0.7平衡偏差，β=0.4-0.6防遗忘）；采样时用Sum-Tree结构O(log N)查询；每更新后重置低优先级样本比例<20%。结合off-policy actor-critic如SAC，PER可将样本需求减半，但需警惕分布偏移：引入重要性采样权重裁剪（clip=0.2），并每10k步清空20%旧数据。
最后，探索策略调优是信息获取的前置保障。ε-greedy易陷局部最优，优选内在动机探索如RND（随机网络蒸馏）：预测随机目标网络输出，方差作为探索奖励。或计数基探索：维护访问计数n(s)，奖励∝1/√n(s)。工程参数：ε从0.1衰减至0.01（lr=1e-6）；RND目标网络更新率τ=0.01；混合探索奖励λ=0.01-0.05，根据任务稀疏度调（稀疏λ↑）；结合Noisy Nets（网络参数噪声σ=0.1）增强鲁棒。DeepMind实验显示，此组合在VizDoom中样本效率提升3倍。
综合实践清单：
- 初始化：行为策略μ（off-policy），价值函数V，模型M，缓冲D=∅。
- 交互循环：采样轨迹，存D；拟合M；生成K步虚拟轨迹扩D。
- 更新：PER采样batch，按TD-error+DoE（环境差异）优先；梯度更新μ/V。
- 探索调优：每步加探索bonus，监控熵H(π)>0.5。
- 监控&回滚：轨迹回报 plateau>5k步，减λ或清D 30%；模型MSE>阈值，回模型无关。
风险：模型复合误差（compounding error）导致偏差，限rollout短；off-policy偏移用GAE(λ=0.95)缓解；过探索耗时，设max episode=1k。
资料来源：Dwarkesh Patel《RL is even more information inefficient than you thought》；Schaul et al. Prioritized Experience Replay (2015)。