RL 到底在优化什么:KKT 点与不完美记忆博弈均衡的技术争论
neocartesian · x · 2026-09-12
neocartesian 回应《Reward is not the optimization target》一文,提出决策论视角下的 RL 理论分析:
- 理想策略梯度优化在「策略到期望奖励」映射的 KKT 点处稳定收敛;
- 这些 KKT 点对应不完美记忆博弈中的 CDT+GT 均衡,而常见 RL(完美记忆)是其中一个特例,此时 GT 部分不再起作用(作者提到 GRPO 等情形);
- neocartesian 补充了自己的困惑:如何把这套决策论视角与他把 RL 看作「目标导向合成数据生成方法」的心智模型调和,猜测关键在于奖励信号是否携带足够信息以收敛。
所属事件:RL研究者论战：REINFORCE既是策略梯度也是合成数据法(5 条相关)→
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