DERL：双演化强化学习自动奖励设计

1. 12:00
   arXiv cs.CL

   DERL：双演化强化学习实现自动化奖励设计

   研究提出双演化强化学习框架 DERL，通过外层提议器与内层策略的双重训练实现奖励结构自主发现，提议器依据内层策略的验证表现以策略梯度方式学习。DERL 在 ALFWorld、ScienceWorld、GSM8K、MATH 等具身、科学与数学推理任务上验证，在多轮智能体基准上超越强基线，在分布外任务上提升显著，数学任务中优于直接添加任务原语的结果奖励。代码与模型已开源。

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