L'idée derrière l'amélioration significative des performances sur des tâches complexes du monde réel consiste à entraîner une fonction de valeur, à conditionner le modèle sur les avantages calculés à partir de cette fonction de valeur, et à exécuter une boucle d'amélioration itérative où le modèle apprend de ses propres données.
