研究者质疑纯on-policy强化学习路径
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研究者质疑纯on-policy强化学习路径
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AI 综述
一位从事强化学习实验的研究者称，随着实验规模扩大，纯on-policy RL样本效率极低且成本高昂，不太可能成为长程AI智能体训练的出路。 他认为应从根本上重新思考智能体如何从经验中学习，而不是仅靠扩大on-policy rollout规模；其团队或研究人员将分享一个有希望的新方向，但报道未说明具体方案。
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最新进展10月29日 09:36
研究者：纯 on-policy RL 样本效率太低，难以支撑长程 AI 智能体训练报道时间线
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10月29日
- AGI Hunt研究者：纯 on-policy RL 样本效率太低，难以支撑长程 AI 智能体训练
一位研究者表示，随着强化学习实验规模扩大，纯 on-policy RL 的样本效率极低且成本高昂，不太可能成为长程 AI 智能体训练的出路。他认为应从根本上重新思考智能体如何从经验中学习，而非仅扩大 on-policy rollout 规模，并将分享一个有希望的新方向。
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