Badacze zaproponowali nową metodę poprawy dokładności algorytmów off-policy temporal-difference learning poprzez zastosowanie behavior-aware auxiliary corrections. Podejście to uwzględnia rzeczywiste zachowanie agenta podczas korekcji predykcji wartości, co zmniejsza błędy wynikające z niezgodności między polityką uczącą a docelową. Praca jest ważna dla wzmacniającego uczenia się, szczególnie w scenariuszach, gdzie agent musi się uczyć z danych pochodzących z innych źródeł.