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摘要

一位开发者探讨了为何即便初始策略对目标行为的覆盖度不佳，尾部强化学习依然能够保持有效性。

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缓存时间: 2026/09/08 13:32

真的很喜欢这个模型！

Shrinivas Ramasubramanian (@stablegradients)： 我们可以投入更多训练算力来解决这个问题，此时目标函数会优化“k个最佳方案”的加权组合。

但如果初始策略表现极差呢？这些目标函数还有意义吗？

错误🚫

即使初始策略对优质状态的覆盖能力很弱，TailRL 依然能够发挥作用。

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