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原標題：強化學習之父Richard Sutton給出一個簡單思路，大幅增強所有RL算法
關鍵字：現值,因子,算法,誤差,狀態
文章來源：機器之心
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機器之心報道
編輯：panda在獎勵中減去平均獎勵
在當今的大模型時代，以 RLHF 為代表的強化學習方法具有無可替代的重要性，甚至成為了 OpenAI ο1 等模型實現強大推理能力的關鍵。但這些強化學習方法仍有改進空間。近日，強化學習之父、阿爾伯塔大學教授 Richard Sutton 的團隊低調更新了一篇論文，其中提出了一種新的通用思想 Reward Centering，并稱該思想適用于幾乎所有強化學習算法。這里我們將其譯為「獎勵聚中」。該論文是首屆強化學習會議（RLC 2024）的入選論文之一。一作 Abhishek Naik 剛剛從阿爾伯塔大學獲得博士學位，他是 Sutton 教授的第 12 位博士畢業生。
下面我們簡要看看 Reward Centering 有何創新之處。論文標題：Reward Centering
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.09999
獎勵聚中理論
智能體和環境之間的交互可以表述為一個有限馬爾可夫決策過程（MDP）(S, A, R, p)，其中 S 表示狀態集，A 表示動作集，R 表示獎勵集，p : S × R × S ×

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