优化奖励函数让机器人 RL 训练提速 5 倍
carlosdponx · x · 2026-08-08
作者通过对比实验展示了奖励函数设计对强化学习（RL）效率的巨大影响。
- 初始方案：在原有任务中加入“看向目标”的观测和奖励，使用 A100 训练了 3-4 天后，智能体才最终学会任务并稳定停留在目标处。
- 优化方案：重构了观测空间（采用极坐标，让智能体只需将某些数值降至零）和奖励函数（组合了转向、移动、减速和保持朝向的单一权重奖励）。
- 结果：学习速度大幅提升，不到半天就学会了理想行为，而原方案需要约 2.5 天。
核心洞察：对于 GPT 运动模型，花时间塑造 RLFT 奖励能带来巨大收益；GPC 的强大之处在于，即使奖励简单，它最终也能基于已有的先验知识（如“行走和停止”）挖掘出最自然的行为，这本质上是在雕刻已有技能而非教授新技能。
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