告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%强化学习已经成为大模型后训练阶段的核心方法之一，但一个长期存在的难题始终没有真正解决：现实环境中的反馈往往稀疏且延迟，模型很难从简单的奖励信号中推断出应该如何调整行为。
来自主题: AI技术研报
8915 点击 2026-03-03 14:17
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强化学习已经成为大模型后训练阶段的核心方法之一，但一个长期存在的难题始终没有真正解决：现实环境中的反馈往往稀疏且延迟，模型很难从简单的奖励信号中推断出应该如何调整行为。