Reward Centering - AI在线

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。