Goldberg称可编程任务不值得用强化学习
热点事件持续更新
Goldberg称可编程任务不值得用强化学习
1 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Yoav Goldberg认为,在 MinAtar 游戏中,如果规则和代码对模型可见、任务能够通过 Python 明确表达,就没有必要用强化学习解决。参与讨论者进一步指出,当游戏机制和奖励完全可见或可被搜索时,模型还可能找到漏洞并“hack”奖励,因而削弱强化学习的实际价值。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月3日 15:42
Yoav Goldberg:能用 Python 写出来的任务,不值得用 RL 去做报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntYoav Goldberg:能用 Python 写出来的任务,不值得用 RL 去做
Yoav Goldberg 针对给模型 MinAtar 游戏规则和代码的讨论表示,规则可见且可程序化表达的任务不值得用 RL。相关讨论者指出,当游戏机制、奖励对模型完全可见或可搜索时,这类问题存在明显的“可 hack 性”。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。