表征优于路由:克服多时间尺度PPO中的代理目标黑客攻击
论文指出,在多时间尺度PPO中,简单融合多折扣因子信号会导致代理目标黑客攻击和近视退化。作者提出一种目标解耦架构,在Critic端保留多时间尺度预测以进行辅助表征学习,而在Actor端严格隔离短期信号,仅基于长期优势更新策略。
First-Principle 上关于「PPO算法」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
论文指出,在多时间尺度PPO中,简单融合多折扣因子信号会导致代理目标黑客攻击和近视退化。作者提出一种目标解耦架构,在Critic端保留多时间尺度预测以进行辅助表征学习,而在Actor端严格隔离短期信号,仅基于长期优势更新策略。