卡马克详解 RL 中 Q 值高估问题，借 Relative Value Learning 简化方案
ID_AA_Carmack · x · 2026-09-18
John Carmack 分享了自己钻研一篇强化学习论文的过程。他长期观察到 RL 中估计的 Q 值往往高于实际观测回报，有时差距显著，而这种偏移会损害 bootstrapping 式的学习效果。
- 他看到一篇关于 Relative Value Learning 的论文，论文用「有界反对称成对函数的 Banach 空间」等抽象框架处理该问题
- 与 Chat（LLM）讨论后他意识到，其核心本质就是两个价值函数相减
- 由此得到一个更优雅的形式：从单个样本的 TD 误差中减去平均 TD 误差，即可获得全部收益
帖子附上他完整的探索式聊天记录，展示了如何用 LLM 辅助理解并简化前沿论文的数学机器。
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