为什么在DRPO（离线强化学习策略优化）中，可以去除散度（如KL散度）项？请分析其理论基础和实际效果。

回答思路

1. 准确说明DRPO中散度项（如KL散度）的原本作用，即约束策略更新幅度，防止策略漂移
2. 解释为何在特定假设或设计下可以去除，例如策略参数化限制、数据分布假设或奖励修正
3. 能分析去除散度后的潜在影响，包括训练稳定性、样本效率和收敛性变化
4. 若能结合实际实验或逻辑推导，说明去除散度项的合理场景和条件