技术博客

强化学习是大模型后训练阶段的关键技术之一，通过优化策略以最大化累积奖励。然而，在现实应用场景中，其面临显著挑战：反馈稀疏且延迟，系统难以在缺乏高频、即时信号的情况下精准调整行为；仅依赖稀疏的奖励信号，易导致策略更新低效甚至偏差。这一瓶颈制约了大模型在复杂交互任务（如对话生成、决策辅助）中的持续精进。