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最近 Manus、Flowith、GPT-4o 等产品的爆火，又引发了大家对 Agent 的热烈讨论。一种观点认为 Workflow 会限制模型能力，真正的 Agent 不应该是预设好的 Agentic ...

在这篇论文中，他们证明：无论奖励模型有多准确，如果它会导致奖励方差较低，那么 RLHF 目标优化起来就会比较缓慢。即使是完全准确的奖励模型也会导致优化速度极其缓慢，性能表现赶不上会导致奖励方差较高但准确度较低的模型。

在过去这一年间，RL从一度沉沦的位置，重新走回了AI研究的闪光灯中心。2024年下半年，OpenAI率先发布了它在LLM基础上，用RL实现“深度思考”的成果——o1，设定了新的终点线。今年初，DeepSeek将赛道上的迷雾更进一步迅速驱散了，把自己的方案完全开源，在LLM中加入“纯RL”，让R1的推理能力比肩甚至超过o1。关于RL能帮助通往AGI的共识，迅速凝聚。