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willcb：除 RL 外的算法都是用代理目标回避直接优化
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AI 综述
2026 年 10 月 12 日，AGI Hunt 报道 X 用户 willcb 对强化学习定位的看法：把 RL 当作「可能不对、也许能找到更好算法」的普通算法是一种误解，因为 RL 是目标函数梯度自然推导出的结果。willcb 认为，用其他算法等于放弃对最终目标的直接优化、转而依赖代理目标，只有在目标不精确，或能获取静态数据集、教师模型、过程评估等教师信号时才有用。他还表示，若目标能显式写清，策略梯度就是进步的最小方差无偏估计量。上述内容目前仅为该用户个人主张，报道中未见后续讨论或其他方的回应。
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最新进展10月12日 13:06
willcb 主张 RL 是目标函数梯度的自然结果，其他算法只是回避直接优化的代理方案。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AGI Huntwillcb：除 RL 外的算法都是在用代理目标回避直接优化
X 用户 willcb 指出，把 RL 当作「可能不对、也许能找到更好算法」的普通算法是误解，RL 是目标函数梯度自然推导出的结果。用其他算法等于放弃对最终目标的直接优化、转而依赖代理，仅在目标不精确或能获取静态数据集、教师模型、过程评估等教师信号时有用。若目标能显式写清，策略梯度就是进步的最小方差无偏估计量。
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