密集奖励设计策略
针对多轮对话的奖励稀疏问题，Verifiers提出分阶段奖励设计方案::
- 过程奖励: By
MultiTurnEnv(used form a nominal expression)env_response方法返回中间奖励 - grammar check: in
Rubric中配置JSON格式验证等基础奖励 - Courses of Study：先用
SingleTurnEnv训练基础能力再迁移到多轮环境
Specific implementation:
- define
StepReward类计算对话连贯性等中间指标 - utilization
vf.Rubric组合多个奖励函数（建议设置0.3-0.5的过程奖励权重） - pass (a bill or inspection etc)
vf-eval命令行工具实时监控奖励分布 - 对长期任务采用
gamma=0.9的折扣因子平衡即时/未来奖励
实验表明，该方法能使代理在50-100次迭代内获得有效学习信号。
This answer comes from the articleVerifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免在多轮对话训练中出现的奖励稀疏问题？
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