本期為TechBeat人工智能社區(qū)第750期線上Talk。

北京時(shí)間3月12日(周四) 20:00，芝加哥大學(xué)博士生王胤杰的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是：環(huán)境，策略和獎(jiǎng)勵(lì)模型的協(xié)同進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)。屆時(shí)他將介紹 RLAnything，一種讓環(huán)境，策略和獎(jiǎng)勵(lì)模型互相反饋，同時(shí)提升的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，從而增強(qiáng)訓(xùn)練的信號強(qiáng)度并優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)。

Talk·信息

主題：環(huán)境，策略和獎(jiǎng)勵(lì)模型的協(xié)同進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)

嘉賓：芝加哥大學(xué) · 博士生 - 王胤杰

時(shí)間：北京時(shí)間3月12日(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

我們提出RLAnything，一種讓環(huán)境，策略和獎(jiǎng)勵(lì)模型互相反饋，同時(shí)提升的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，從而增強(qiáng)訓(xùn)練的信號強(qiáng)度并優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)。

具體來說，策略模型同時(shí)接收來自環(huán)境的最終驗(yàn)證結(jié)果與來自獎(jiǎng)勵(lì)模型的逐步獎(jiǎng)勵(lì)，并將二者融合為統(tǒng)一的綜合型反饋（integrated feedback）；獎(jiǎng)勵(lì)模型結(jié)合最終結(jié)果反饋與自洽性約束，構(gòu)造一致性反饋（consistency feedback），與策略模型進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，從而進(jìn)一步提升策略模型的訓(xùn)練效果。

我們從理論上證明，對環(huán)境任務(wù)難度進(jìn)行調(diào)控不僅有利于策略模型優(yōu)化，也能促進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)模型的學(xué)習(xí)；因此，我們基于策略模型與獎(jiǎng)勵(lì)模型的批判反饋（critic feedback），自適應(yīng)地調(diào)控環(huán)境任務(wù)難度，從而形成閉環(huán)優(yōu)化。

Talk大綱

1. 獎(jiǎng)勵(lì)模型如何和策略模型共同進(jìn)化

2. 環(huán)境的靈活變動(dòng)能強(qiáng)化獎(jiǎng)勵(lì)模型以及策略模型的優(yōu)化信號

3. 環(huán)境可以通過兩模型的反饋實(shí)現(xiàn)自動(dòng)且可靠的自適應(yīng)

4. 在實(shí)際agent應(yīng)用場景的大規(guī)模RL實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5. RLAnything一些額外的應(yīng)用

Talk·預(yù)習(xí)資料

RLAnything: Forge Environment, Policy, and Reward Model in Completely Dynamic RL System 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2602.02488 代碼鏈接： https://github.com/Gen-Verse/Open-AgentRL

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Talk·嘉賓介紹

王胤杰???????????

芝加哥大學(xué) · 博士生
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王胤杰是芝加哥大學(xué)二年級博士生王胤杰，曾畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班學(xué)院，近期在普林斯頓大學(xué) AI Lab 實(shí)習(xí)。研究方向聚焦于大語言模型、智能體及其強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。開源代表作涵蓋了不同應(yīng)用場景的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，包括代碼生成框架 CURE、擴(kuò)散語言模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 dLLM-RL，以及面向智能體的 RLAnything。第一作者論文發(fā)表于 NeurIPS、ICLR 等國際會議，并在 NeurIPS 2025 獲得 Spotlight。

個(gè)人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=46281

-The End-

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