研究者提出 Pedagogical RL：用特权信息主动采样而非盲扫 rollout
lateinteraction · x · 2026-10-03
Souradip Chakraborty 等人提出对现有 RL 训练方式的批评与新思路：典型 RL 算法和 on-policy 蒸馏方法都是「盲采样器」——它们用特权信息（如标准答案、奖励模型）来评分 rollout，却不用它来寻找 rollout。团队据此提出 Pedagogical RL：能否利用特权信息主动采样出 RL 原本只能靠大量算力碰运气才能遇到的 rollout？这一方向有望提升 RL 后训练的样本效率。
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