MAST不僅在計算效率方面具有顯著優勢，還能在樣本效率和泛化能力等方面帶來改進，具體表現在以下幾個方面：
樣本效率：MAST通過引入雙重回放緩衝區機制，能夠更有效地利用訓練樣本。這種機制使得智能體能夠在訓練過程中更好地平衡使用在線和離線數據，從而提高樣本的利用率，減少對大量樣本的需求。
減少過擬合：由於MAST在訓練過程中保持了稀疏性，這有助於減少模型的複雜性，從而降低過擬合的風險。這使得模型在面對未見過的環境時，能夠更好地泛化，提升其在不同任務中的表現。
穩定性提升：MAST通過改進學習目標的設計（如使用Soft Mellowmax運算符）來減少過估計偏差，這不僅提高了訓練的穩定性，還增強了模型在不同環境中的適應能力，進一步提升了泛化能力。
自適應學習：MAST的設計使得智能體能夠根據環境的變化自適應地調整其學習策略，這種靈活性有助於在多變的環境中保持良好的性能，從而提高了泛化能力。
總之，MAST框架的設計不僅專注於計算效率，還在樣本效率和泛化能力等方面提供了顯著的改進，這使得其在多智能體強化學習的應用中具有更廣泛的潛力。