neuer Blogbeitrag nach langer Zeit! In dieser Reihe werde ich darüber sprechen, wie man Reinforcement Learning für langfristige Aufgaben löst, schrittweise von den einfachsten Ansätzen. (Link in den Antworten!) In Teil I dieser Reihe werfen wir RL auf den Würfel in seiner direktesten, unverfälschten Form und machen das Scheitern selbst zur Waffe. Das Ziel dieses Blogs ist es, die RL-Fußschüsse in Zeitlupe abzufeuern und zu sehen, wie Belohnungssparsamkeit in einen Albtraum des Politikzusammenbruchs umschlägt, warum Exploration in langfristigen Räumen ersticken kann und was hinter den Kulissen passiert, wenn ein Modell selbstbewusst klingt, während es grundlegend verloren bleibt! Besonderer Dank an @willccbb und @PrimeIntellect für das Sponsoring :) Verifiers ist ein unglaubliches Tool und ich wünsche ihnen alles Gute.