奖励模型应覆盖性能的多个维度
chelseabfinn · x · 2026-07-03
斯坦福机器人/强化学习研究者 Chelsea Finn 指出，长期来看奖励模型（reward model）需要捕捉性能的各个方面，包括是否成功、结果质量与速度，还应包含任务相关的细化维度，例如购物袋是否装得均匀、苹果是否被磕碰、家具是否被划伤等。这为机器人学习提供了更丰富的监督信号。
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