强化学习研究人员被敦促区分模拟器用例

一篇发表在arXiv上的论文认为，强化学习（RL）研究人员应该清楚地区分使用模拟器来解决它们与使用模拟器作为现实世界部署的代理。由Matthew Vandergrift领导的作者强调，仅仅关注在模拟器中取得高分可能会导致解决方案不适用于部署环境。他们提出，根据目标是解决模拟器本身还是为部署而学习，在算法选择、约束和评估指标方面需要采用不同的方法。 AI

影响 阐明了强化学习研究的最佳实践，可能导致更强大、更具泛化性的AI代理。

排序理由 发表在arXiv上的学术论文，讨论了研究方法上的区别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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