投票机制在智能体 RL 中充当序列级奖励信号
burny_tech · x · 2026-08-11
讨论了智能体强化学习（RL）中投票机制的作用。投票并非用于精确诊断错误并显式修复，而是作为一种序列级的奖励信号：如果智能体的输出使其更容易被识别为“间谍”，该输出就会获得较低的奖励；反之，如果输出看起来像是在掌握完整信息下生成的，则获得较高奖励。RL 算法通过多次 rollout 不断将策略向后者偏移。
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