交互式智能体面临长周期决策和随机环境反馈交互等挑战 以及解决办法
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- 交互式智能体面临长周期决策和随机环境反馈交互等挑战 以及解决办法
- 随机初始化参数，lora
- 但是训练需要更加细粒度的评价指数（对思考过程评价，对得出结果的证明评价，对结果评价）
- 用户进看到结果
- 《RAGEN: Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning》
- 回声陷阱问题及解决方法：轨迹过滤、整合评论家机制和分离裁剪来解决
- RL滚动 塑造 因素,改进
- 奖励信号的影响
随机初始化参数，lora
但是训练需要更加细粒度的评价指数（对思考过程评价，对得出结果的证明评价，对结果评价）
用户进看到结果
《RAGEN: Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning》
- RAGEN提出StarPO这一用于轨迹级智能体强化学习的通用框架，并介绍了训练和评估大语言模型（LLM）智能体的模块化系统RAGEN**。通过在三个特定环境中的研究，得出三个核心发现：一是智能体RL训练存在“回声陷阱”模式，用StarPO-S变体应对；二是RL滚动的塑造得益
