RLAnything：完全に動的なRLシステムで環境・方策・報酬モデルを構築する

自然言語で動くエージェントは、なぜ「最後の正解・不正解」だけでは育ちにくいのか？ 答えは、長い軌跡を進むほど“途中の学びの手がかり”が痩せていくからです。 この記事では、環境・方策・報酬モデルを閉ループで鍛え合う「RLAnything」が何を狙い、どう効いたのかを、読み物としてほどきます。

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