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English(EN) Beyond Temporal Proximity: Explanatory World Models for Credit Assignment in Reinforcement Learning

新的强化学习方法解决了复杂任务的信用分配问题 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

两篇新的研究论文介绍了增强强化学习（RL）中信用分配的新方法，适用于在复杂、长周期的任务中运行的智能体。第一篇论文《超越时间邻近性：用于强化学习中信用分配的解释性世界模型》提出了利用语言模型解释来将奖励归因于早期相关行动的解释性世界模型（EWM），在Crafter和WordCraft等基准测试中表现优于标准的RL方法。第二篇论文《SOAR：具有精确信用分配的面向源的强化学习用于搜索智能体》介绍了SOAR框架，该框架将外部和内部知识源解耦，并使用源一致性奖励来减轻搜索智能体中的证据捏造，在3B和7B骨干网络上显示出显著的性能提升和减少的捏造。 AI

影响 这些新的强化学习框架可以提高智能体在需要长期规划的任务中的性能，并减少智能体捏造信息的倾向。

排序理由 该集群包含两篇在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了强化学习中的新研究方法。

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报道来源 [3]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Oriol Corcoll, Qiyao Wei, Ciar\'{a}n Mark Gilligan-Lee ·

    超越时间邻近性：用于强化学习中信用分配的解释性世界模型

    arXiv:2610.13504v1 Announce Type: cross Abstract: Generative Recommenders increasingly use Reinforcement Learning (RL) to optimize outcomes that may appear hundreds or thousands of interactions after a decision. Standard RL propagates reward according to temporal proximity rather…

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Shengze Huang, Zihao Tang, Jinluan Yang, Xin Yu, Zhenghao Lin, Xiao Liu, Zengxuan Wen, Yeyun Gong, Haizhen Huang, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang, Fei Wu, Kun Kuang ·

    SOAR：具有精确信用分配的源感知强化学习用于搜索代理

    arXiv:2610.13157v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning (RL) for search agents often suffers from evidence fabrication, a failure mode where agents bypass external information ($E_{ext}$) and fabricate an incorrect answer. We argue that this fabrication arises from…

  3. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Ciarán Mark Gilligan-Lee ·

    超越时间邻近性：用于强化学习中信用分配的解释性世界模型

    Generative Recommenders increasingly use Reinforcement Learning (RL) to optimize outcomes that may appear hundreds or thousands of interactions after a decision. Standard RL propagates reward according to temporal proximity rather than explicit relevance, attenuating the signal a…

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