La puntata descrive il Model-Based Transfer Learning (MBTL), un metodo innovativo per migliorare la resilienza dei modelli di reinforcement learning. MBTL affronta il problema della scarsa generalizzazione e dell'elevato costo computazionale dei metodi tradizionali, ottimizzando la selezione dei compiti di addestramento tramite processi gaussiani e ottimizzazione bayesiana. Esperimenti in ambiti come il controllo del traffico urbano e benchmark di controllo continuo dimostrano la superiorità di MBTL in termini di efficienza e capacità di generalizzazione, riducendo significativamente il regret cumulativo. Infine, la puntata indica possibili sviluppi futuri, come l'estensione a scenari multi-dimensionali e la gestione della generalizzazione fuori distribuzione.