我们提出 RLAnything，一种让环境，策略和奖励模型互相反馈，同时提升的强化学习框架，从而增强训练的信号强度并优化整个系统 … 具体来说，策略模型同时接收来自环境的最终验证结果与来自奖励模型的逐步奖励，并将二者融合为统一的综合型反馈（integrated feedback） … 奖励模型结合最终结果反馈与自洽性约束，构造一致性反馈（consistency feedback），与策略模型进行联合优化，从而进一步提升策略模型的训练效果。
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我们提出 RLAnything，一种让环境，策略和奖励模型互相反馈，同时提升的强化学习框架，从而增强训练的信号强度并优化整个系统 … 具体来说，策略模型同时接收来自环境的最终验证结果与来自奖励模型的逐步奖励，并将二者融合为统一的综合型反馈（integrated feedback） … 奖励模型结合最终结果反馈与自洽性约束，构造一致性反馈（consistency feedback），与策略模型进行联合优化，从而进一步提升策略模型的训练效果。