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「奖励塑形」找到 8 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：奖励函数设计与投机陷阱 强化学习/Agent 奖励函数的通用原则、目标和陷阱 RLHF与对齐 奖励塑形 稀疏奖励 奖励黑客 多目标优化 人类反馈对齐 2026真题 奖励函数设计与投机陷阱 奖励函数怎么设计？原则、目标与 Reward Hacking 奖励函数设计 RLHF 奖励函数 Agent 奖励函数 强化学习与RLHF 美团
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匹配正文：… 课程学习：从较短任务、较少约束或较小环境开始，达到基于成功率、约束满足率和泛化集表现的门槛后提升难度；不能只看训练 loss。 奖励塑形：优先使用 potential-based shaping：F(s,a,s')=γΦ(s')-Φ(s)，在相应条件下保持最优策略不变。一般密集奖励可能改变目标并诱发刷分，必须与终局成功和安全约束一起评测。 记忆与信用分配：RNN/Transformer memory、belief state 主要缓解部分可观测性；GAE、n-step re…
学习内容与项目面试，在同一条路上。