强化学习的扩展性难题：Q学习能否应对长视野问题？
2025-06-15
近年来，许多机器学习目标函数都实现了可扩展性，例如预测下一个词元、去噪扩散和对比学习等。然而，强化学习（RL），特别是基于Q学习的离策略RL，在扩展到复杂的长视野问题上却面临挑战。文章指出，现有Q学习算法由于目标预测存在偏差累积，难以应对需要超过100个语义决策步骤的长视野问题。作者通过实验证明，即使在数据充足且控制变量的条件下，标准离策略RL算法也难以解决复杂任务。然而，缩短视野能够显著提升算法的可扩展性，这表明需要开发能直接解决视野问题的更优算法，而非单纯依赖于扩大数据和算力。
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