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强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路,大幅增强所有RL算法
在奖励中减去平均奖励在当今的大模型时代,以 RLHF 为代表的强化学习方法具有无可替代的重要性,甚至成为了 OpenAI ο1 等模型实现强大推理能力的关键。 但这些强化学习方法仍有改进空间。 近日,强化学习之父、阿尔伯塔大学教授 Richard Sutton 的团队低调更新了一篇论文,其中提出了一种新的通用思想 Reward Centering,并称该思想适用于几乎所有强化学习算法。- 3
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