SORL稳定长程LLM智能体训练
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SORL稳定长程LLM智能体训练
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AI 综述
Chenliang Li等提出并评估SORL（Stabilizing Off-policy Reinforcement Learning for Long-Horizon Agent Training）框架，用于稳定长时程LLM智能体的离策略强化学习训练。该框架采用轮次级重要性采样和裁剪触发归一化，并据此构建SO-PPO和SO-GRPO算法。
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最新进展10月7日 12:00
SORL：通过轮次级重要性采样与裁剪触发归一化稳定长时程LLM智能体离策略训练报道时间线
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10月7日
- arXiv · cs.AISORL：通过轮次级重要性采样与裁剪触发归一化稳定长时程LLM智能体离策略训练
作者提出SORL（Stabilizing Off-policy Reinforcement Learning for Long-Horizon Agent Training），通过轮次级重要性采样和裁剪触发归一化稳定LLM智能体的离策略强化学习，并据此构建SO-PPO和SO-GRPO。
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