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Transformer分层推理奖励达极小极大最优率

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2026年10月7日，arXiv Statistics Machine Learning（一手来源）发表研究，探讨Transformer架构下分层推理奖励的强化学习。该研究将奖励建模为响应空间上的分层函数，证明基于Transformer的actor-critic算法在查询预算与正则化强度上达到极小极大最优速率（对数因子内），并对固定提示数最优。研究还对比指出，离线奖励建模中从固定参考分布采样会把遗憾衰减限制为对数速率，从而量化了在线策略探索对RL后训练的收益。

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LatestOct 7
新研究证明Transformer actor-critic在查询预算与正则化上达极小极大最优率，并量化在线探索收益。

Timeline

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    Transformer 架构下分层推理奖励的强化学习：极小极大最优速率

    一项研究将奖励建模为响应空间上的分层函数，证明基于 Transformer 架构的 actor-critic 算法在查询预算与正则化强度上达到极小极大最优速率（对数因子内），并对固定提示数最优。研究对比指出，离线奖励建模中从固定参考分布采样会把遗憾衰减限制为对数速率。结果量化了在线策略探索对 RL 后训练的收益。

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