离职OpenAI后Lilian Weng博客首发！深扒RL训练漏洞，业内狂赞

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上个月刚刚离开OpenAI的Lilian Weng，发布了离职后的首篇博客！ 在当时的离职信里，她承诺将付出更多的时间来更新博客。 果不其然，感恩节假期刚刚结束，她的博客马上就营业了，更新了一篇关于奖励欺骗问题的文章。 谷歌DeepMind高级员工RS Shane Gu评论道「Great writing!」，还给了一个引用论文的小建议。 伯克利的AI博士生Micah Carroll也赞道「Great blogpost!」，顺便还介绍了一下他们最近的奖励欺骗研究。 那么，什么是奖励欺骗呢？ 奖励欺骗（Reward Hacking）是指强化学习（RL）智能体通过利用奖励函数中的漏洞或模糊性，获得高奖励但没有真正学习或完成预期任务的现象。 这个概念起源于2016年开创性论文「Concrete Problems in AI Safety」中提出的一系列关于AI安全的开放性研究问题。 奖励欺骗的存在是因为RL环境通常并不完美，毕竟精确地定义奖励函数本身也 ………………………………