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（起原：科技行者）

这项由字节跨越种子团队的王家伟、刘家才、付雨千、李映如、王鑫涛、林远、岳宇、张霖、王杨和王可等考虑东说念主员完成的毁坏性考虑，于2025年9月发表在arXiv预印本平台上。有兴趣兴趣深入了解的读者不错通过样貌主页 https://empgseed-seed.github.io/ 造访完好意思内容和说合材料。

在东说念主工智能的寰球里，让机器像东说念主类一样学习一直是个雄壮挑战，特地是当机器需要完成那些需要多个才略才能达到目的的复杂任务时。就像教一个孩子学会作念饭，你弗成只在他终终端上总共菜时才说"作念得好"或"作念得不好"，而是需要在他每一个操作才略中给以顺应的指示。但现实情况是，大无数AI系统只可在职务完成后才知说念规矩的犀利，这就像让学生作念完好意思张试卷后才知说念最终分数，却不知说念每说念题的对错。

字节跨越的考虑团队发现，刻下的大说话模子智能体在处理需要多才略完成的永久任务时面对着一个根人性问题：稀零奖励信号让系统难以判断中间才略的价值。这个问题就好比一个厨师在作念总共复杂菜品时，只好在宾客品味后才知说念菜品犀利，却不知说念在准备食材、调味、烹调的各个要津中哪些才略作念对了，哪些需要改进。

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更深层的问题在于，考虑团队通过数学分析发现，传统的战略梯度方法存在一个内在弱势：模子的学习更新幅度与其展望不深信性细腻说合。浅薄来说，当模子对某个才略很有信心时，即使这个才略是正确的紧迫决策，它得到的学习强化也很小；相悖，当模子对某个才略毫无主持时，这种不深信性反而会产生很大的学习波动，可能让总共学习进程变得不厚实。这种局面就像一个外行司机，在老成的路段开车时即使发扬很好也不会有太多普及，而在透彻生分的路段却因为病笃而操作造作，反而养成了坏俗例。

一、毁坏传统框架的全新学习战略

针对这些问题，考虑团队提议了一个翻新性的措置决策：熵调制战略梯度（EMPG）。这个方法的中枢想想是再行校准学习信号，让AI系统好像字据每个才略的不深信性进程来息争学习强度，同期饱读吹系统寻找那些能导向更明确过去气象的行动旅途。

EMPG的责任旨趣不错用学习驾驶来类比。传统方法就像一个驾驶证实，非论学员在哪种情况下的发扬，齐给以相同强度的反馈。而EMPG更像一位教育丰富的证实，他会字据不悯恻况选定不同的教学战略：当学员在浅薄路段发扬出色时，证实会给以激烈的正面强化，让学员紧谨记着这些正确操作；当学员犯了较着迂回但发扬得很自信时，证实会给以严厉品评，退缩迂回固化；而当学员在复杂路段发扬不深信时，证实则会善良地指示，幸免因为过度品评而打击学员信心。

这套方法包含两个中枢组件。第一个是"自校准梯度缩放"机制，它会动态息争每个才略的学习信号强度。当AI系统对某个正确才略很有信心时，这个机制会放大学习信号，让系统更深远地记着这种正确作念法；当系统犯了迂回但发扬得很自信时（这种情况被称为"幻觉性自信"），系统会受到更强的雠校；而当系统在某个才略发扬得不深信时，学习信号会被顺应裁减，幸免不厚实的更新影响全体学习。

第二个组件是"过去显明度奖励"，这是一个内在激励机制，饱读吹AI系统接管那些好像导向更明确、更可展望气象的行动。就像棋战时优秀棋手会偏向接管那些让棋局变得愈加晴朗的走法，EMPG也会指引AI系统朝着好像减少过去不深信性的成见发展。这种想象匡助系统找到愈加老成和可展望的措置旅途，而不是堕入繁芜或不可展望的气象中。

二、严谨的表面基础与数学证明

考虑团队并不粗鲁于只是提议一个实用的方法，他们深入挖掘了问题的数学本体。通过严格的表面分析，他们证明了在设施的softmax战略下，评分函数的祈望普通范数与战略熵之间存在单调干系。这个看似抽象的数学论断推行上揭示了一个紧迫局面：高熵（不深信）的行动自然会产生较大的梯度，而低熵（深信）的行动则产生较小的梯度。

这种内在的数学秉性创造了一个学习上的矛盾。一方面，那些模子发扬得很有信心且正确的才略应该得到强化，但由于它们的低熵秉性，推行得到的学习信号却很微细，就像发扬优异的学生却得不到充足的表扬一样。另一方面，那些充满不深信性的探索性才略会产生很大的学习波动，这些噪声可能会侵犯总共学习进程的厚实性，就像课堂上总有一些按捺的学生会影响全体学习氛围。

EMPG的表面孝顺在于提供了一个原则性的措置决策来再行均衡这种折柳称性。通过引入熵调制机制，系统好像在数学上正确地再行分拨学习信号，确保每种类型的才略齐能得到顺应的处理。考虑团队进一步从信息论角度论证了过去显明度奖励的合感性，将其与信息增益和权能框架说合起来，为这种内在激励提供了坚实的表面撑持。

三、全面的实验考据与超卓发扬

为了考据EMPG的有用性，考虑团队在三个极具挑战性的永久任务基准上进行了全面测试：WebShop（收罗购物导航任务）、ALFWorld（文本环境中的指示侍从任务）和Deep Search（多步信息检索与概述任务）。这些任务齐有一个共同特色：需要AI系统奉行多个才略才能达到最终目的，况且只好在职务完毕时才能获取胜仗或失败的二元反馈。

在WebShop任务中，AI需要像的确用户一样在网站上搜索商品、浏览页面、比较选项并作念出购买决定。实验规矩清晰，当EMPG应用到不同范围的Qwen2.5模子上时，齐带来了权贵的性能普及。在1.5B参数的模子上，EMPG让GRPO基线方法的胜仗率提高了8.1个百分点，让DAPO基线提高了7.3个百分点。这种改进在更大的7B模子上相同较着，DAPO相接EMPG后在WebShop上达到了82.7%的胜仗率。

ALFWorld任务条目AI在文本形貌的环境中完成各式家务任务，如"把热土豆放进雪柜"这么的复杂指示。这个任务特地锻真金不怕火AI的学问推理材干和多步考虑材干。实验规矩相同令东说念主印象深远，EMPG在各式模子范围和基线算法上齐发扬出了厚实的改进恶果。

最具挑战性的是Deep Search任务，这条目AI进行多轮收罗搜索、阅读和分析多个信息源，最终合成谜底。考虑团队使用了32B参数的强盛模子来处理这个复杂任务。规矩清晰，EMPG刚毅基线DAPO的平均得分从62.0普及到65.3，获取了3.3个百分点的权贵改进。更紧迫的是，EMPG在域外泛化任务上的发扬尤为隆起，普及了3.9个百分点，清晰出该方法不仅能在西席数据上发扬细密，还能有用处理新颖的未见过的任务。

四、深入分析揭示的学习机制

考虑团队通过详备的消融考虑发现了EMPG两个组件的不同作用机制。过去显明度奖励主要算作西席时辰的强盛诈欺信号，通过强化已知的高质地决策序列来匡助模子掌持域内漫衍，在域内任务上带来了2.6个百分点的权贵普及。比拟之下，自校准梯度缩放更像是一个强盛的正则化机制，它训诫模子在面对不深信性时怎么顺应地行为。通过裁减高熵才略的更新，这个机制产生了一个本体上愈加鲁棒、不易出错的最终战略。

这种学习到的鲁棒性在测试阶段面对新颖输入时发扬得尤为较着。当模子际遇激发高不深信性的域外任务时，由于在西席中学会了不在这种情况下过度响应，它展现出了优厚的泛化材干，在域外任务上获取了3.9个百分点的鲁棒普及。这证明EMPG不单是是在过度拟合西席数据，而是通过学习怎么处理不深信性这一基本技巧，获取了更有弹性的问题措置方法。

考虑团队还深入分析了学习动态进程，发现了一个紧迫局面：传统基线方法在统统实验中齐会一致地达到较着的性能平台期，学习停滞，胜仗率不再提高。比拟之下，EMPG增强的智能体好像核定毁坏这个性能上限。通过提供更丰富和更有用的学习信号，EMPG使智能体好像保管学习能源，激动到基线方法的峰值以外，最终敛迹到权贵更高的最终胜仗率。

五、西席厚实性的权贵改善

除了性能普及，EMPG还权贵增强了西席进程的厚实性和鲁棒性。在线强化学习微调中的一个常见失败模式是"战略崩溃"，即智能体的战略在西席后期发散，导致性能可怜性下落。考虑团队通过跟踪西席进程中的KL耗损发现，DAPO基线智能体当先学习有用，但在大致240个西席才略后KL耗损变得高度不厚实，标明严重的不厚实性。

比拟之下，EMPG增强的智能体在总共西席进程中保持了低且厚实的KL耗损。这标明EMPG的机制，特地是自校准梯度缩放，有用地转念了战略更新，退缩了可能导致发散的过度激进变化，确保了更可靠地敛迹到高性能战略。这种厚实性关于推行应用至关紧迫，因为它意味着考虑东说念主员和工程师不错更可靠地西席高性能的AI智能体，而无用惦念西席进程中的偶而崩溃。

考虑团队还探索了为什么才略级别的熵分析关于他们的方法至关紧迫。他们发现，与先前在令牌级别的分析不同，即使是入手熵很低的才略仍然会资历实质性的平均熵变化。这一重要发现强调了他们以才略为中心的方法的紧迫性，并证明了EMPG想象用于在总共置信度谱上调制更新的合感性。

六、推行应用价值与过去影响

EMPG的意旨远不啻是一个时刻改进，它代表了AI系统学习口头的根人性转化。传统方法主要依赖外部奖励信号，就像只可通过西席获利来判断学生学习恶果的造就系统。而EMPG始创了一个新范式，让AI系统好像诈欺自己的内在不深信性算作稀少的学习信号，就像优秀的学生好像通过自我反想来改进学习方法。

这种方法的推行应用后劲雄壮。在网页导航、软件工程和深度搜索等现实任务中，反馈通常只在完成总共任务后才提供，EMPG提供了一个可膨大的替代决策来替代不菲的进程奖励模子。它好像从最少的外部反馈中铸造出密集、信息丰富的学习信号，这关于那些难以获取详备中间反馈的复杂任务特地有价值。

考虑团队示意，过去规画将EMPG应用到其他永久任务中，如具身AI和多智能体相助。他们信赖这项责任为建立更高效、更鲁棒和更能自我雠校的自主智能体奠定了基础性基石。跟着AI系统在现实寰球中承担越来越复杂的任务，像EMPG这么好像从内在信号中学习的方法将变得越来越紧迫。

说到底，字节跨越这项考虑措置的是AI领域的一个基本问题：怎么让机器从稀零的外部反馈中高效学习。通过私密地诈欺模子自己的不深信性算作稀少的学习信号，EMPG不仅提高了性能，还增强了西席的厚实性和泛化材干。这种方法让AI系统变得更像东说念主类学习者，好像通过自我反想和对不深信性的敏锐度来指示我方的学习进程。关于那些但愿建立好像在复杂现实环境中可靠责任的AI系统的考虑者和工程师来说，这项考虑提供了一个强盛且实用的新器具。

Q&A

Q1：什么是熵调制战略梯度EMPG？它措置什么问题？

A：EMPG是字节跨越建立的一种新式AI学习方法，专诚措置永久复杂任务中的学习困难。传统AI只可在职务完毕后知说念犀利，就像学生只可通落伍末西席了解学习恶果。EMPG则让AI字据每步操作的深信性进程息争学习强度，同期饱读吹接管导向明确规矩的行动旅途，就像教育丰富的证实会字据不悯恻况给学员各异化指示。

Q2：EMPG在推行测试中发扬怎么？

A：在三个挑战性任务中，EMPG齐带来权贵普及。在网购导航任务中，胜仗率提高了7-8个百分点；在Deep Search复杂检索任务中，平均得分从62.0普及到65.3。更紧迫的是，EMPG在处理未见过的新任务时发扬尤为出色，域外任务普及了3.9个百分点，清晰出强盛的泛化材干和鲁棒性。

Q3：EMPG为什么比传统方法更厚实？

A：传统方法容易出现"战略崩溃"开云体育(中国)官方网站，即西席后期性能倏得大幅下落。EMPG通过自校准梯度缩放机制，在模子不深信时裁减学习更新，在深信且正确时加强学习，就像善良而有针对性的教学口头。实验清晰EMPG在总共西席进程中保持厚实的KL耗损，幸免了传统方法在240步后出现的严重不厚实局面。

发布于：北京市