告别卡顿：ICLR新突破解决强化学习两大顽疾

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引言

想象一下，当自动驾驶汽车在高速上飞驰，或外科手术机器人在进行精细操作时，任何一个瞬间的“卡顿”或“延迟”都可能导致灾难性后果。长期以来，这正是将强大的人工智能（AI），尤其是强化学习（RL）模型应用于现实世界的最大障碍。传统的强化学习算法大多工作在一种理想化的“回合制”模式下，环境会“暂停”等待AI完成思考，这在瞬息万变的真实世界中显然行不通。最近，两篇来自Mila实验室并入选ICLR 2025的重磅论文，终于为解决这一难题带来了曙光，为实时AI的真正落地铺平了道路。

现实世界的挑战：强化学习的两个「隐形杀手」

标准强化学习框架之所以难以应对现实任务，主要源于两个根深蒂固的假设，这两个假设在现实中会演变成两个致命的性能“大坑”：无动作遗憾（inaction regret）和延迟遗憾（delay regret）。

环境暂停假设：AI在进行计算和学习时，现实世界并不会为它静止。当一个拥有亿万参数的大模型需要花费几百毫秒进行一次决策推理时，现实世界早已发生了变化。这种由于计算耗时而错失行动时机的损失，就是“无动作遗憾”。模型越大，思考越慢，遗憾就越大。

智能体暂停假设：AI无法在环境状态变化的瞬间就完成决策。它的每一个动作，都是基于过去的观测数据计算出来的。当这个动作最终被执行时，它所应对的可能是一个已经“过时”的场景。这种因信息延迟导致的决策次优化，就是“延迟遗憾”。

这两个问题共同导致了一个尴尬的局面：AI模型越强大、越复杂，其在真实环境中的反应可能就越迟钝，表现甚至不如更简单的模型。这严重阻碍了LLM等先进模型在机器人、自动驾驶、高频交易等领域的应用。

解决方案一：交错式推理，让大模型不再「无动于衷」

第一篇论文提出了一种名为交错式异步推理（Staggered Asynchronous Inference）的框架，旨在从根本上消除“无动作遗憾”。

其核心思想非常巧妙：与其等待一个庞大的计算任务完成后再输出动作，不如将其分解，利用多个并行的计算进程，像接力赛一样持续不断地产生决策。想象一下一条生产线，如果只有一个工位，必须等前一个产品完全造好才能开始下一个。但如果设置多个并行的、启动时间错开的工位，那么产出成品的频率就会大大提高。

交错式推理正是如此。它通过自适应地调整并行推理过程的启动时序，确保无论模型有多大、单次推理多耗时，系统总能以一个固定的高频率向环境输出动作。研究证明，只要计算资源充足，该方法可以完全消除无动作遗憾，让AI在每一个关键时刻都能做出反应。

在《宝可梦：蓝》和《俄罗斯方块》等实时游戏中的测试结果令人振奋。即使是拥有1亿参数的大模型，通过该框架也能实现快速、连贯的操作，成功应对需要即时反应和持续适应的复杂场景。

解决方案二：时序跳跃连接，为决策按下「快进键」

解决了“无动作”问题，但“延迟”问题依然存在。第二个研究则提出了一种新颖的神经网络架构，从模型内部解决延迟遗憾。

该方案的灵感来源于现代CPU的流水线（Pipelining）技术。传统神经网络像串行指令一样，信息必须一层一层地传递，深度越深，从观测到动作的延迟就越长。新架构则引入了两大创新：

并行计算：网络中的所有层可以同时进行计算，而不是逐层等待。这使得网络的决策“吞吐量”大幅提升，从每N个时间单位输出一次，提升到每个时间单位都能输出一次，进一步减少了无动作的可能。

时序跳跃连接（Temporal Skip Connections）：这是最关键的创新。它允许最新的观测信息“抄近道”，直接跳过中间层，快速传递到网络的输出层。这意味着，最新的环境变化可以几乎无延迟地影响最终决策，将总延迟从N个单位时间锐减至1个单位时间。

这种设计巧妙地在模型的表达能力（需要深度网络）和信息时效性之间取得了平衡，从根本上为AI决策按下了“快进键”。

强强联合：解耦模型规模与响应速度

这两项技术是相互独立且完美互补的。

交错式推理确保了系统“总有动作可出”，解决了“动不动”的问题。

时序跳跃连接确保了系统出的动作是“基于最新信息”的，解决了“动得对不对”的问题。

当两者结合使用时，一个革命性的可能性出现了：我们可以将模型的规模（表达能力）与交互延迟（响应速度）彻底解耦。这意味着，我们终于可以在自动驾驶汽车、机器人等延迟敏感型应用中，部署迄今为止最强大、最复杂的大模型，而不用担心它们因为“思考太慢”而跟不上现实世界的节奏。这为强化学习从理论走向广泛的现实世界应用，迈出了决定性的一步，也是通往通用人工智能（AGI）道路上的重要里程碑。

结论

这两篇ICLR论文的突破，不仅仅是技术上的优化，更是对强化学习应用范式的一次重塑。它们将强化学习从“实验室的回合制游戏”中解放出来，赋予其在真实、连续、动态世界中行动的能力。对于所有关注AI资讯和前沿技术发展的从业者和爱好者而言，这是一个令人振奋的信号。

随着这些技术的成熟和普及，我们有理由相信，一个由反应敏捷、智能强大的AI驱动的未来正加速到来。想获取更多最新的AI新闻和深度解读，深入了解人工智能如何改变世界，欢迎访问AI门户网站 AIGC.bar (https://aigc.bar)，与我们一同见证AI的无限可能。