VHD-Play:基于机制求解生成可验证的智能体强化学习环境
随着大语言模型智能体处理长程任务的需求增加,扩展其强化学习训练亟需多样化环境与可靠奖励信号。针对现有生成管道在环境动态与事后评估对齐上的缺陷,研究提出VHD-Play框架。该方法颠倒了传统的构建依赖关系,首先对数学模型进行采样与求解,再通过基于语料的设置器将其决策过程渲染为具备状态的可执行工具环境,为智能体强化学习提供了低成本、可验证的交互环境生成方案。
随着大语言模型智能体处理长程任务的需求增加,扩展其强化学习训练亟需多样化环境与可靠奖励信号。针对现有生成管道在环境动态与事后评估对齐上的缺陷,研究提出VHD-Play框架。该方法颠倒了传统的构建依赖关系,首先对数学模型进行采样与求解,再通过基于语料的设置器将其决策过程渲染为具备状态的可执行工具环境,为智能体强化学习提供了低成本、可验证的交互环境生成方案。