willcb:除 RL 外的算法都是在用代理目标回避直接优化
willcb · x · 2026-10-12
X 用户 willcb 指出,很多人把 RL 当作「可能不对、也许能找到更好算法」的普通算法,这是个误解。任何算法都隐含「解决某问题/优化某目标」的意图,RL 就是目标函数梯度自然推导出的结果。用其他算法,等于放弃对最终目标的直接优化,转而依赖代理(proxy)。代理有用——当目标不精确、或能拿到静态数据集/教师模型/过程评估等教师信号时,可以用无偏性换鲁棒性或降低采样成本。但如果目标能显式写清,就没有捷径:策略梯度就是进步的最小方差无偏估计量。
所属事件:willcb：RL是直接优化目标的本质，GRPO最接近真RL(2 条相关)→
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