上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习

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文章摘要

强化学习（RL）作为人工智能的核心研究方向，致力于解决智能体在缺乏现成答案时如何通过环境交互自主优化行为的问题。尽管存在数百种算法，从早期的Q-learning到基于深度学习的DDPG、SAC、PPO、IQL等，它们看似独立且复杂，但通过两个关键问题——数据来源和策略更新频率——可以构建统一的理解框架。

数据来源是强化学习的第一个维度。智能体通过不同方式获取经验数据以改进策略。”在策略学习”模式下，智能体实时与环境交互并更新模型，代表算法包括PPO和SAC，具有灵活性和适应性，但试错成本较高。”离策略学习”则允许重复利用历史经验，如DQN、TD3和DDPG，提高了样本利用率和稳定性。”离线学习”完全依赖固定数据集，适用于高风险场景如医疗和自动驾驶，典型算法包括CQL和IQL。这些方法的选择取决于任务的安全约束和数据获取条件。

策略更新频率构成第二个维度。“一步式学习”在固定数据集上训练一次后不再改进，适用于高安全性需求的任务。”多步式学习”在一批数据上多次更新直至收敛，平衡了成本和性能。”迭代式学习”如PPO和SAC持续循环于数据收集和模型更新之间，推动性能不断提升。不同更新节奏反映了对稳定性和适应性的权衡。

所有强化学习算法本质上都在执行评估和改进两个步骤。评估阶段通过预测回报与实际反馈的比较调整模型预期，改进阶段则优化策略以选择更高回报的动作。不同算法在这两个步骤的实现上有所差异，例如PPO通过约束避免策略偏离过大，SAC则引入熵正则保持探索性。这种统一视角揭示了复杂算法背后的简洁逻辑。

该框架的应用延伸至机器人基础模型的训练实践。多步式更新在有限数据下实现稳定进步，而在线迭代则能针对特定目标精细优化。例如rl-100设定中，多步更新已能有效提升性能，适量在线强化学习可进一步突破瓶颈。这种训练策略在现实系统中展现出高效性和安全性。

作者Kun Lei的研究风格强调工程实践与直觉思考的结合，追求清晰理解而非复杂模型。其博客通过两个基本问题梳理强化学习的逻辑主线，帮助读者穿透术语迷雾把握核心规律。这种结构化思维方式不仅适用于算法理解，也为复杂系统的分析提供了方法论启示。