从 REINFORCE 梯度看 RL 只为动作记功,解释 CDT 偏向来源
jessi_cata · x · 2026-11-06
jessicata 引用 Bell 等人的论文,讨论「环境随策略变化」的两条通路:环境直接依赖策略(如 Omega 类结构),以及策略通过选择动作影响得分。核心论点:RL 只对第二种策略依赖「分配功劳」。作者从 REINFORCE 的策略梯度估计入手分析:多样本下权重相同,差异只在采样噪声,这决定了 RL 的信用分配方式,进而解释前一条推文提出的「RL 偏向 CDT/Nash 均衡」现象。
所属事件:深度 RL 或使 AI 趋向 CDT 奖励追求者(6 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- Grok 与 ChatGPT 认同智能存在物理上限,作者预测 2030 年触顶 — davidpattersonx · 2026-11-06
- 世界模型让绘画照片皆可「透视」,评论称图形学正迎文艺复兴 — XRarchitect · 2026-11-06
- Eli Lifland 测算:2026 年 12 月实现 2 倍进展速率,相当于 4.5 倍能力提升 — inductionheads · 2026-11-06
- AI 时代 predoc 面试怎么考:交 agent 对话记录、蒙眼两分钟讲论文 — aniketapanjwani · 2026-11-06
- MOSAIC 智能体群自主发现分数陈绝缘体能隙超理想量子几何 10 倍增强 — BenBlaiszik · 2026-11-06
- Paul Graham:孩子为高分故意把作文写臃肿,好文章因此稀缺 — paulnovosad · 2026-11-06