待验证50% 置信事实精确时间
元认知控制器训练时通过强化学习或可微决策目标在代理轨迹上优化，以在正确性与计算成本之间取得平衡。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/28
首次发现
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相关事实
待验证业界探索的思考力度校准方向包括基于强化学习训练模型的元认知能力、通过监督微调学习推理深度分布、以及设计动态停止机制78% 相似待验证决策导向学习（Predict-then-Optimize）主张直接以下游决策质量作为训练信号75% 相似待验证行为克隆存在分布偏移问题，DAgger等改进算法通过让学习中的智能体与专家持续交互来扩充训练数据74% 相似待验证OmniVerifier-C1 采用解耦式强化学习训练策略，将优化目标拆分为子问题级二值判断和全局对齐评分两部分。73% 相似待验证微调方法包括监督式微调（supervised fine-tuning）和带评分器的强化学习（reinforcement with a grader）73% 相似
引用此条事实
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