精选理由
500篇论文的智能体RL地图
一篇综述论文系统梳理了面向大语言模型的智能体强化学习方法，覆盖 500 余篇相关工作。论文将现有研究分为能力与应用两大部分：能力部分涵盖记忆、规划、工具使用、推理、多模态感知和自我改进；应用部分展示这些方法在复杂任务中的落地。核心观点是传统 LLM 训练只奖励单次回答，而真实任务需要多步决策与延迟反馈，强化学习恰好能解决这一时序学习问题。
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一篇综述论文系统梳理了面向大语言模型的智能体强化学习方法，覆盖 500 余篇相关工作。论文将现有研究分为能力与应用两大部分：能力部分涵盖记忆、规划、工具使用、推理、多模态感知和自我改进；应用部分展示这些方法在复杂任务中的落地。核心观点是传统 LLM 训练只奖励单次回答，而真实任务需要多步决策与延迟反馈，强化学习恰好能解决这一时序学习问题。
Nice survey paper mapping agentic reinforcement learning for LLMs, showing how models learn by acting across time. Covers 500+ works and groups them into a 2-part map of capabilities and applications. The problem is that…