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 # Sphinx build info version 1
 # This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done.
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+config: 9617e691c445e2fb936b64d12eb58bb3
 tags: d77d1c0d9ca2f4c8421862c7c5a0d620

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 <h1>List of Publications<a class="headerlink" href="#list-of-publications" title="Link to this heading">¶</a></h1>
 <p>List of publications &amp; submissions using Minigrid or BabyAI (please open a pull request to add missing entries):</p>
 <ul class="simple">
+<li><p><a class="reference external" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231224018502">Using offline data to speed up Reinforcement Learning in procedurally generated environments</a> (TECNALIA, University of Edinburgh, Neurocomputing 2025)</p></li>
 <li><p><a class="reference external" href="https://arxiv.org/abs/2402.03479">DRED: Zero-Shot Transfer in Reinforcement Learning via Data-Regularised Environment Design</a> (University of Edinburgh, ICML 2024)</p></li>
 <li><p><a class="reference external" href="https://prl-theworkshop.github.io/prl2024-icaps/papers/8.pdf">Conviction-Based Planning for Sparse Reward Reinforcement Learning Problems</a>(UQÀM, PRL &#64; ICAPS 2024)</p></li>
 <li><p><a class="reference external" href="https://github.com/Pascalson/KGRL">Flexible Attention-Based Multi-Policy Fusion for Efficient Deep Reinforcement Learning</a>(UC San Diego, UC Santa Barbara, NeurIPS 2023)</p></li>

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