arXiv · cs.AI· Rui Jin, Jikai Chen, Chengyue Yu, Yihan Chen, Hao Zhou, Demin Zhu, Kaichen Yang, Dong Wang, Linjian Mo, Chenyi Zhuang·· 6 小时前
面向开放式强化学习的环境设计方法：结合人类领域知识与模型推理
Design the Feedback, Not Just the Reward: Environments for Open-Ended Reinforcement Learning
arXiv:2608.27906v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Rui Jin, Jikai Chen, Chengyue Yu, Yihan Chen, Hao Zhou, Demin Zhu, Kaichen Yang, Dong Wang, Linjian Mo, Chenyi Zhuang
研究任务与主要进展
作者提出一种面向开放式强化学习的训练环境，将 rubrics、模型推理和分层奖励用于评估复杂输出，并把失败归因映射到 GRPO 目标的 token-level 权重。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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