MaxIM：通过强化学习实现最大信息量的增量总结
原文：MaxIM: Maximally Informative Incremental Summarization via Reinforcement Learning
人工智能系统通常必须维护无限交互历史的有限记忆。然而，对于标准强化学习（RL）来说，优化下游任务效用的记忆表示及其更新是很困难的，因为稀疏、延迟的奖励引起了严重的信用分配瓶颈。我们介绍MaxIM（最大信息增量记忆），一个制定i的框架
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