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斯坦福团队提出RAGEN-2，用互信息正则化器解决RL智能体行为空洞问题
ME News 消息，4 月 9 日（UTC+8），近日，一项名为RAGEN-2的研究指出，通过强化学习训练的智能体虽然看起来行为多样，但实际上只是在重复模板，导致高熵但近乎零的互信息，即模型学会了多种方式来说空话。为解决这一问题，研究者提出了一种互信息感知的正则化器。该研究由@wzenus、@ManlingLi_、@YejinChoinka和Fei-Fei Li共同完成。（来源：InFoQ）