USERRL: TRAINING INTERACTIVE USER-CENTRIC AGENT VIA REINFORCEMENT LEARNING
USERRL: ОБУЧЕНИЕ ИНТЕРАКТИВНОГО АГЕНТА, ОРИЕНТИРОВАННОГО НА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, С ПОМОЩЬЮ ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ В этом документе представлена UserRL, платформа для обучения и оценки ориентированных на пользователя агентов с использованием обучения с подкреплением. Она решает проблемы, связанные с разнообразием и динамикой взаимодействия с пользователем. Платформа включает в себя стандартизированные среды gym и имитированных пользователей. Исследование изучает, как различные стратегии назначения вознаграждений и оценка траекторий влияют на обучение с использованием алгоритма GRPO. Ключевые выводы включают важность SFT cold start, продуманную оценку траекторий и жизнеспособность симуляторов пользователей с открытым исходным кодом. Исследование подчеркивает решающую роль формирования вознаграждений и моделирования пользователей в разработке надежных агентов, ориентированных на пользователя. Результаты показывают, что тщательные конструктивные соображения так же важны, как и масштаб модели для эффективного обучения агентов и реального взаимодействия с пользователями. Авторы предоставляют стандартизированные инструменты и данные для сравнительного анализа и кастомизации. #ОбучениеСПодкреплением #ОриентированныйНаПользователя #ОбучениеАгентов #СимуляцияПользователя #GRPO #ФормированиеВознаграждений #ИИ документ - http://arxiv.org/pdf/2509.19736v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
USERRL: ОБУЧЕНИЕ ИНТЕРАКТИВНОГО АГЕНТА, ОРИЕНТИРОВАННОГО НА ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, С ПОМОЩЬЮ ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ В этом документе представлена UserRL, платформа для обучения и оценки ориентированных на пользователя агентов с использованием обучения с подкреплением. Она решает проблемы, связанные с разнообразием и динамикой взаимодействия с пользователем. Платформа включает в себя стандартизированные среды gym и имитированных пользователей. Исследование изучает, как различные стратегии назначения вознаграждений и оценка траекторий влияют на обучение с использованием алгоритма GRPO. Ключевые выводы включают важность SFT cold start, продуманную оценку траекторий и жизнеспособность симуляторов пользователей с открытым исходным кодом. Исследование подчеркивает решающую роль формирования вознаграждений и моделирования пользователей в разработке надежных агентов, ориентированных на пользователя. Результаты показывают, что тщательные конструктивные соображения так же важны, как и масштаб модели для эффективного обучения агентов и реального взаимодействия с пользователями. Авторы предоставляют стандартизированные инструменты и данные для сравнительного анализа и кастомизации. #ОбучениеСПодкреплением #ОриентированныйНаПользователя #ОбучениеАгентов #СимуляцияПользователя #GRPO #ФормированиеВознаграждений #ИИ документ - http://arxiv.org/pdf/2509.19736v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM