新しいアルゴリズムは、バーンインコストを排除するためにいくつかの重要な手法を採用しています。まず、最適化された更新を行う際に楽観的な上限信頼区間（UCB）フレームワークを使用しています。これは不確実性に対処するための最適主義原則であり、推定された遷移確率カーネルと平均報酬関数の上限見積もり値を維持しながら、関連する価値関数やQ-関数の上限見積もり値を保持します。
さらに、エポックベースの手順とダブリングトリックも導入されています。この手法では学習プロセス全体が連続したエポックに分けられます。特定の（s, a, h）-タプルが2の冪乗回訪問回数に到達した場合、現在のエポックが終了し、新しく更新された遷移カーネルと報酬でQ-関数および価値関数を計算し始めます。
また、「単調増加型」ボーナス機能も重要です。この概念はZhang et al. (2021a) から提案されており、大きな下位項目を効果的に回避する清潔な構造であることから注目されています。