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控制圈激辩 RL 是否万能：Morgenstein 谈域随机化与局限
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AI 综述
控制圈围绕强化学习（RL）是否万能展开激辩。研究者 Kyle Morgenstein 反驳了「未建模误差」的说法，指出域随机化本质上是一种显式的噪声建模，现实中它是在用精度换取对糟糕模型的鲁棒性。他还认为，多数人既不擅长控制也不擅长系统建模，因此 RL 严格来说更易上手，直接复制奖励函数和超参数即可。不过他同时承认 RL 的炒作确实过头，并指出 RL 控制器一旦处于分布之外（out of distribution），表现就会崩坏。截至 2026 年 10 月初，这场争论仍停留在观点交锋层面，报道中未出现统一的实验结论。
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最新进展10月2日 10:42
Morgenstein 承认 RL 炒作过头，且 RL 控制器一旦出分布就会崩坏。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AGI Hunt控制圈激辩 RL 是否万能：Kyle Morgenstein 称域随机化只是显式噪声建模，RL 出分布就崩
研究者 Kyle Morgenstein 反驳「未建模误差」说法，指出域随机化本质是显式的噪声建模，现实中是用精度换取对糟糕模型的鲁棒性。他认为多数人既不擅长控制也不擅长系统建模，所以 RL 严格来说更易上手，直接复制奖励函数和超参数即可。但他也称 RL 炒作确实过头，且 RL 控制器一旦出分布（out of distribution）表现就会崩坏。
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