13%策略漂移与高吞吐：RL训练或无需课程学习的证据
tokenbender · x · 2026-09-22
tokenbender 对某强化学习报告做技术解读：高吞吐、异构环境，以及仅 13% 的 policy drift staleness，说明所选环境大多可以直接在基座权重上运行或改进，不依赖课程学习（curriculum）。
其论证是：如果任务需要在 RL 过程中先习得前置技能，staleness 会带来明显惩罚。作者也提出开放问题——换一组更具挑战性的任务，结果会如何不同。
所属事件:小米 MiMo 百万上下文 RL 训练细节引热议(13 条相关)→
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