强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路，大幅增强所有RL算法

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原标题：强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路，大幅增强所有RL算法
关键字：现值,因子,算法,误差,状态
文章来源：机器之心
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机器之心报道
编辑：panda在奖励中减去平均奖励
在当今的大模型时代，以 RLHF 为代表的强化学习方法具有无可替代的重要性，甚至成为了 OpenAI ο1 等模型实现强大推理能力的关键。但这些强化学习方法仍有改进空间。近日，强化学习之父、阿尔伯塔大学教授 Richard Sutton 的团队低调更新了一篇论文，其中提出了一种新的通用思想 Reward Centering，并称该思想适用于几乎所有强化学习算法。这里我们将其译为「奖励聚中」。该论文是首届强化学习会议（RLC 2024）的入选论文之一。一作 Abhishek Naik 刚刚从阿尔伯塔大学获得博士学位，他是 Sutton 教授的第 12 位博士毕业生。
下面我们简要看看 Reward Centering 有何创新之处。论文标题：Reward Centering
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.09999
奖励聚中理论
智能体和环境之间的交互可以表述为一个有限马尔可夫决策过程（MDP）(S, A, R, p)，其中 S 表示状态集，A 表示动作集，R 表示奖励集，p : S × R × S ×

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