AK再次看衰RL本身，當然指的是長期來看。

剛剛Prime Intellect公司開源了一個叫Environments Hub的平臺，簡單來說Environments Hub是一個開源的的強化學習環(huán)境（RL environments）平臺，強化學習環(huán)境被認為是下一波人工智能進步的關鍵瓶頸，但大型實驗室正在將其鎖定。

環(huán)境是Agent學習的地方，它們定義了世界、規(guī)則以及狀態(tài) → 動作 → 獎勵的反饋循環(huán)。從編程/數(shù)學任務到游戲和多輪對話評估，一切都可以被視為環(huán)境。沒有它們，強化學習就只是數(shù)學，沒有任何交互可言。

詳細內(nèi)容看這里：https://www.primeintellect.ai/blog/environments

AK非?？春眠@個項目，以下是AK的觀點：

在預訓練（pretraining）時代，最重要的是互聯(lián)網(wǎng)文本。你主要需要一個大規(guī)模、多樣化、高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)文檔集合來供模型學習。

在監(jiān)督微調(diào)（supervised finetuning）時代，關鍵則變成了對話。人們會雇傭合同工來為問題創(chuàng)建答案，有點像你在 Stack Overflow / Quora 等網(wǎng)站上看到的那樣，但更專注于大型語言模型（LLM）的應用場景。

以上兩者都不會消失（在AK看來），但在當下的強化學習時代，核心要素變成了環(huán)境。與前兩者不同，環(huán)境給了大型語言模型一個真正進行交互的機會——采取行動、觀察結果等等。這意味著你有望做到比統(tǒng)計性的專家模仿好得多。并且，環(huán)境既可以用于模型訓練，也可以用于評估。但和以前一樣，現(xiàn)在的核心問題是需要一個大規(guī)模、多樣化、高質(zhì)量的環(huán)境集合，作為供大型語言模型練習的習題。

在某些方面，這讓AK想起了 OpenAI 的第一個項目（Gym），它正是一個希望在相同框架下構建大量環(huán)境集合的框架，但這遠在大型語言模型出現(xiàn)之前。所以當時的環(huán)境都是一些簡單的學術控制任務，比如車桿平衡、ATARI 游戲等。

環(huán)境具有這樣的特性：一旦框架的骨架搭建完成，原則上社區(qū)和行業(yè)就可以在許多不同領域并行推進，這非常令人興奮。

最后的想法——就個人和長期來看，AK十分看好環(huán)境和智能體交互（agentic interactions），但特別不看好強化學習本身。獎勵函數(shù)非?？梢?，而且AK認為人類學習時并不使用強化學習（也許在某些運動任務上會用，但在解決智力問題時不會）。人類使用的是不同學習范式，這些范式在能力和樣本效率上要強大得多，但它們尚未被（在AI領域）真正地發(fā)明出來并規(guī)模化。盡管已經(jīng)存在一些早期的草圖和想法。

舉一個例子，系統(tǒng)提示詞學習（system prompt learning）這個概念，它將更新從權重轉(zhuǎn)移到詞元/上下文（tokens/contexts），然后可以選擇性地通過一個獨立的、有點像睡眠的過程，將學習成果蒸餾到權重中。