arXiv 发布 RL 分层推理奖励理论研究
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报道摘要
研究将推理任务的奖励建模为响应空间上的分层函数，由无穷多个局部组件构成，每个组件仅在前序组件解决后才生效。基于 Transformer 的 actor-critic 算法在采样、拟合 critic 与策略更新间交替，在查询预算和正则化强度上达到 minimax 最优速率，对固定提示词数量也最优。
摘自 arXiv stat.ML
最新进展10月7日 12:00
Transformer 强化学习分层推理奖励：达到 Minimax 最优速率报道时间线
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10月7日
- arXiv stat.MLTransformer 强化学习分层推理奖励：达到 Minimax 最优速率
研究将推理任务的奖励建模为响应空间上的分层函数，由无穷多个局部组件构成，每个组件仅在前序组件解决后才生效。基于 Transformer 的 actor-critic 算法在采样、拟合 critic 与策略更新间交替，在查询预算和正则化强度上达到 minimax 最优速率，对固定提示词数量也最优。
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