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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

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. AGI Hunt
    Yoav 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”。

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