待验证50% 置信预测精确时间
RL策略有望通过引入课程学习等技术进一步缩小与规划器的性能差距，并迈向从仿真到实机的迁移
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/11
首次发现
有效期至：2027/1/9
来源
涉及实体
相关事实
待验证被对比的jev架构采用并行采样，通过RLCD（对比蒸馏强化学习）训练，输出置信度分布和schema选择75% 相似待验证本次新增项目中强化学习相关工具占据显著比重，体现RL在大模型后训练阶段的重要地位74% 相似待验证arXiv论文提出RLDS（Reinforcement Learning with Decomposed Subtasks）方法，核心观点是轨迹奖励应在进入策略更新前沿子任务维度拆分73% 相似待验证RL训练涉及环境交互（CPU密集）和策略优化（GPU密集）两个阶段的交替72% 相似待验证研究者认为该问题很可能是当前主流强化学习训练范式（如RLHF、RLEF）下的系统性副产品，而非个别厂商的工程失误72% 相似
引用此条事实
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