本期為TechBeat人工智能社區(qū)第750期線上Talk。

北京時間3月12日(周四) 20:00，芝加哥大學博士生王胤杰的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是：環(huán)境，策略和獎勵模型的協(xié)同進化強化學習。屆時他將介紹 RLAnything，一種讓環(huán)境，策略和獎勵模型互相反饋，同時提升的強化學習框架，從而增強訓練的信號強度并優(yōu)化整個系統(tǒng)。

Talk·信息

主題：環(huán)境，策略和獎勵模型的協(xié)同進化強化學習

嘉賓：芝加哥大學 · 博士生 - 王胤杰

時間：北京時間3月12日(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

我們提出RLAnything，一種讓環(huán)境，策略和獎勵模型互相反饋，同時提升的強化學習框架，從而增強訓練的信號強度并優(yōu)化整個系統(tǒng)。

具體來說，策略模型同時接收來自環(huán)境的最終驗證結果與來自獎勵模型的逐步獎勵，并將二者融合為統(tǒng)一的綜合型反饋（integrated feedback）；獎勵模型結合最終結果反饋與自洽性約束，構造一致性反饋（consistency feedback），與策略模型進行聯(lián)合優(yōu)化，從而進一步提升策略模型的訓練效果。

我們從理論上證明，對環(huán)境任務難度進行調控不僅有利于策略模型優(yōu)化，也能促進獎勵模型的學習；因此，我們基于策略模型與獎勵模型的批判反饋（critic feedback），自適應地調控環(huán)境任務難度，從而形成閉環(huán)優(yōu)化。

Talk大綱

1. 獎勵模型如何和策略模型共同進化

2. 環(huán)境的靈活變動能強化獎勵模型以及策略模型的優(yōu)化信號

3. 環(huán)境可以通過兩模型的反饋實現(xiàn)自動且可靠的自適應

4. 在實際agent應用場景的大規(guī)模RL實驗結果

5. RLAnything一些額外的應用

Talk·預習資料

RLAnything: Forge Environment, Policy, and Reward Model in Completely Dynamic RL System 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2602.02488 代碼鏈接： https://github.com/Gen-Verse/Open-AgentRL

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Talk·嘉賓介紹

王胤杰???????????

芝加哥大學 · 博士生
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王胤杰是芝加哥大學二年級博士生王胤杰，曾畢業(yè)于中國科學技術大學少年班學院，近期在普林斯頓大學 AI Lab 實習。研究方向聚焦于大語言模型、智能體及其強化學習方法。開源代表作涵蓋了不同應用場景的強化學習框架，包括代碼生成框架 CURE、擴散語言模型強化學習框架 dLLM-RL，以及面向智能體的 RLAnything。第一作者論文發(fā)表于 NeurIPS、ICLR 等國際會議，并在 NeurIPS 2025 獲得 Spotlight。

個人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=46281

-The End-

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