SEAL 方法旨在抑制 Agent 强化学习训练中的熵爆发

Wendi Li、Shawn Im 和 Sharon Li 提出 SEAL（Separation-Enhanced Agent Learning）辅助损失方法，旨在抑制 Agent 强化学习训练中的周期性熵爆发，提升训练稳定性。该方法通过在表征空间中分离正确与错误的轨迹，针对熵爆发的根源进行干预。 研究团队将训练过程中熵值周期性剧烈上升、随后逐渐回落的现象命名为 Cyclical Entropy Eruption（周期性熵爆发），并据此设计 SEAL。该方法被定位为轻量级辅助损失，核心思路是增强正确轨迹与错误轨迹之间的表征区分。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。