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)→

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