nieuwe blogpost na lange tijd! in deze serie zal ik praten over hoe je reinforcement learning kunt oplossen voor taken met een lange horizon, geleidelijk vanuit de meest eenvoudige benaderingen. (link in reacties!) in deel I van deze serie gooien we RL op de kubus in zijn meest directe, ongepolijste vorm en wapenen we de mislukking zelf. het doel van deze blog is om de RL voetkanonnen in slow motion te bekijken en te zien hoe beloningsschaarste verandert in een nachtmerrie van beleidsinstorting, waarom verkenning kan verstikken in lange-horizon ruimtes, en wat er achter de schermen gebeurt wanneer een model zelfverzekerd klinkt terwijl het fundamenteel verloren blijft! speciale dank aan @willccbb en @PrimeIntellect voor het sponsoren hiervan :) verifiers is een ongelooflijk hulpmiddel en ik wens hen het beste.