作者 | 賴文昕

編輯 | 陳彩嫻

作為一支在 AI 領(lǐng)域歷經(jīng)數(shù)十年的研究分支，強(qiáng)化學(xué)習(xí)一直在歷久彌新。

從推薦系統(tǒng)到強(qiáng)化學(xué)習(xí) 

2006 年暑假的一個午后，汪軍踏上了從荷蘭小城代爾夫特開往首都阿姆斯特丹的火車，他將在阿姆斯特丹換乘飛機(jī)，飛往美國西雅圖參加第 29 屆國際計算機(jī)協(xié)會信息檢索大會（ACM SIGIR）。

此時的信息檢索領(lǐng)域如日中天，加上微軟、雅虎和谷歌三巨頭最核心的業(yè)務(wù)也是搜索，ACM SIGIR 每年都能匯集學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的最高人才，來開一場信息檢索界的“年會”。

在華盛頓大學(xué)的會場里，汪軍在一片掌聲中獲得了最佳博士聯(lián)盟獎，于博士畢業(yè)的前一年拿下了信息檢索領(lǐng)域博士的最高榮譽(yù)。 

這位意氣風(fēng)發(fā)的青年此刻并未想到，自己將會在 15 年后再獲得時間檢驗獎的榮譽(yù)提名——2021 年的汪軍已轉(zhuǎn)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）數(shù)年，作為發(fā)起人之一成立了華人強(qiáng)化學(xué)習(xí)社區(qū)RL China，為國內(nèi)強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的青年人才，成為領(lǐng)域的“一代宗師”。 

汪軍

汪軍出生于江蘇南京，1993 年從金陵中學(xué)畢業(yè)后開始在東南大學(xué)攻讀電子工程專業(yè)。本科畢業(yè)后，他先在工業(yè)界工作三年，又于 2000 年重返學(xué)術(shù)界，在新加坡國立大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系讀研。

千禧年正值數(shù)字視頻興起，主要播放格式為 DVD、MPEG。彼時在計算機(jī)視覺領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位的，是基于手工特征和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，如在圖像匹配、分類等任務(wù)中取得了較好效果的 SIFT 特征、支持向量機(jī)等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被認(rèn)為是一個相對復(fù)雜和難以解釋的 “黑盒” 。

此時汪軍已開始運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究，師從印度教授、現(xiàn)新加坡國家人工智能中心副主席 Mohan Kankanhalli。

作為汪軍學(xué)術(shù)生涯的首位伯樂，Kankanhalli 引領(lǐng)他進(jìn)入學(xué)術(shù)圈，經(jīng)常鼓勵他自由探索，對其影響深遠(yuǎn)。在導(dǎo)師指導(dǎo)下，汪軍的碩士論文聚焦通過不經(jīng)過解碼，直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從壓縮視頻中識別其中的模式、人臉、物體等內(nèi)容。

2003 年碩士畢業(yè)后，汪軍來到荷蘭的代爾夫特理工大學(xué)讀博，師從機(jī)器學(xué)習(xí)教授 Marcel J. T. Reinders，在其指導(dǎo)下開始參與 CACTUS 項目。

該項目核心關(guān)注在自組織無線環(huán)境里，通過個性化、智能且具備情境感知能力的可穿戴設(shè)備，解決人機(jī)交互與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)交互在技術(shù)及可用性上的難題。其中一項關(guān)鍵內(nèi)容為，依據(jù)用戶當(dāng)前狀態(tài)，判斷是否應(yīng)推送不同信息。

作為一項推薦系統(tǒng)工作，該系統(tǒng)還與信息檢索緊密關(guān)聯(lián)，本質(zhì)上源于其中最基本的用戶需求。此需求可表現(xiàn)為關(guān)鍵詞，如通過用戶以往的興趣愛好、歷史瀏覽記錄等尋找到新信息，結(jié)合已知與未知部分，其中衡量它們之間相關(guān)性的指標(biāo)是核心所在。

隨著研究推進(jìn)，這個大項目范圍逐步收窄，發(fā)展成為個性化推薦系統(tǒng)，汪軍也在此過程中逐漸確認(rèn)了自己對推薦系統(tǒng)與信息檢索的興趣。 

博士期間，指導(dǎo)汪軍學(xué)習(xí)主流信息檢索知識的是荷蘭信息檢索領(lǐng)域的知名教授 Arjen P. de Vries，在他的牽線下，汪軍結(jié)識了信息檢索大牛 Stephen Robertson，并在 2006 年隨之前往微軟劍橋研究院實習(xí)。

Stephen Robertson 發(fā)明了搜索領(lǐng)域最出色的算法 BM25，該算法基于概率統(tǒng)計等原理創(chuàng)建了一種排名方法，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起前廣泛應(yīng)用于全球信息檢索領(lǐng)域并主導(dǎo)著該領(lǐng)域的技術(shù)方向，在大多數(shù)情況下，只要合理使用其公式，搜索結(jié)果通常能達(dá)到較好的效果。

對汪軍而言，Robertson 是自己的第二位伯樂。在微軟劍橋研究院時，Robertson 常常同他講解信息檢索的核心知識，兩人就統(tǒng)一模型（Unified Model） 展開合作，在信息檢索領(lǐng)域取得了不少理論突破。

過去傳統(tǒng)的概率檢索模型存在面向文檔和面向查詢兩種不同的視角，統(tǒng)一模型則將兩種視角統(tǒng)一起來，以創(chuàng)建一個更完善的檢索模型。沿著這一道路開展推薦系統(tǒng)研究，汪軍在博士階段便逐漸涵蓋了信息檢索領(lǐng)域的所有基礎(chǔ)問題。

獲得 ACM SIGIR 2006 最佳博士聯(lián)盟獎后不久，一心想做老師的汪軍收到了倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）的 offer，并在 2007 年成為計算機(jī)系的一名講師。

剛成為“青椒”的汪軍正值想法豐富、動手能力強(qiáng)之際，立即啟動了推薦系統(tǒng)方向的新研究。

此前 Robertson 曾提出概率排序原理（PRP），其核心為信息檢索系統(tǒng)應(yīng)按照文檔與用戶信息需求的相關(guān)概率降序?qū)ξ臋n進(jìn)行排序，以實現(xiàn)信息檢索系統(tǒng)的整體有效性（如期望精度）最大化。

汪軍認(rèn)為此理論存在不足，還得考慮上不確定性，便創(chuàng)新地將經(jīng)濟(jì)學(xué)理論引入信息檢索領(lǐng)域，在 2009 年發(fā)表了“Portfolio Theory of Information Retrieval”一文—— 11年后，此工作被 SIGIR 評為時間檢驗獎的第二名。

論文鏈接：https://lintool.github.io/robust04-analysis-papers/p115-wang.pdf

簡單來說，就像投資時“不把所有錢都投進(jìn)一個籃子”，不能只買谷歌股票，還要買可口可樂或其他各類股票。搜索領(lǐng)域同理，比如當(dāng)輸入“jaguar”時，因無法確定其指汽車品牌捷豹還是動物美洲豹，最佳做法是讓搜索結(jié)果多樣化，排序時，第一條可排動物相關(guān)內(nèi)容，第二條排車相關(guān)，第三個及后續(xù)結(jié)果也都要注重多樣性。 

與 PRP 相比，此方法的優(yōu)勢在于它突破了單一排名指標(biāo)的局限，不僅考慮了文檔相關(guān)度預(yù)測的不確定性，還考慮了檢索文檔之間的相關(guān)性，通過平衡排序列表的整體相關(guān)度和風(fēng)險水平來進(jìn)行文檔排序，能更全面地處理文檔排序問題，還從數(shù)學(xué)上量化了多樣化的益處并有效降低排序風(fēng)險。

這項工作完成后，汪軍認(rèn)為信息檢索領(lǐng)域已無太多本質(zhì)問題可研究，而互聯(lián)網(wǎng)中的搜索推薦和廣告推薦發(fā)展良好，且廣告尤其吸引他。

雖然廣告本質(zhì)仍屬信息檢索范疇，但融入了如博弈論等經(jīng)濟(jì)因素。從收益最大化角度，廣告推薦不僅要考慮相關(guān)性，還得兼顧經(jīng)濟(jì)價值，有時即便內(nèi)容相關(guān)，若預(yù)算用盡也不會被推薦。于是，汪軍開始研究廣告競價機(jī)制，如排名競價、實時競價。

在鉆研的過程中，汪軍發(fā)現(xiàn)：廣告領(lǐng)域技術(shù)的本質(zhì)就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

一是做決策以最大化獎勵，即最大化經(jīng)濟(jì)價值或獎懲收益。廣告的目標(biāo)是最大化用戶互動以促購買，同時兼顧預(yù)算，在既定預(yù)算下追求最優(yōu)表現(xiàn)，或在預(yù)算最小化時提升效果，這和強(qiáng)化學(xué)習(xí)思路一致。具體來說，用戶從點擊廣告到真正購買中的延遲，就類似于AlphaGo下棋時當(dāng)下決策影響未來收益，雙方都涉及如何評估優(yōu)化當(dāng)下決策對未來的作用。 

二是多智能體博弈。在廣告領(lǐng)域，廣告主間是排名競價關(guān)系，例如當(dāng)用戶與鞋子相關(guān)的關(guān)鍵詞時，眾多賣鞋廣告主都想投放廣告，彼此競爭，這就是多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 

就這樣，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的種子埋在了汪軍心里。

UCL 強(qiáng)化學(xué)習(xí)開拓者

2011 年，汪軍升職為 UCL 的高級講師，并迎來了一位熱衷于圍棋的新同事 David Silver。

David Silver 于 1998 年劍橋本科畢業(yè)后同好友 Demis Hassabis 共同創(chuàng)立電子游戲公司 Elixir Studios，又在 2004 年到阿爾伯塔大學(xué)攻讀強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博士，師從強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父 Richard Sutton，期間發(fā)表了“在 9×9 計算機(jī)圍棋中達(dá)到大師級水平” 的論文，其開發(fā)的 Mogo 程序是當(dāng)時最強(qiáng)的圍棋程序之一。

來到 UCL 后，Silver 延續(xù)RL在圍棋上的應(yīng)用，并受 Hassabis 之邀為 DeepMind 提供咨詢，啟動 AlphaGo 項目；而在隔壁辦公室的汪軍，則開始接觸到RL在信息檢索和排序中的應(yīng)用，遂請 Silver 來擔(dān)任學(xué)生 Marc Sloan 的二導(dǎo)。

兩人常探討強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)邏輯及它在搜索排序等問題中的應(yīng)用，此時汪軍雖對RL的理解還不深，但通過討論逐漸覺得這個領(lǐng)域很有意思，便開始用它來探索在新興交叉研究領(lǐng)域——計算廣告市場中的應(yīng)用。

和傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)觀察和反饋。計算廣告生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)量大，開放性高，決策機(jī)會多，同時監(jiān)管較弱，是絕佳的產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的平臺。2012年，汪軍的學(xué)生袁帥發(fā)表了一篇利用隱馬爾可夫鏈選擇廣告的文章，揭開了團(tuán)隊將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入計算廣告的序幕。

隨著對計算廣告市場的了解不斷加深，汪軍的視野也在快速拓展，新的火花在概念的連接中不斷迸發(fā)出來。他的妻子在投行工作，在翻看其大學(xué)金融專業(yè)的教材時，汪軍了解到二級市場、現(xiàn)貨與期貨市場等概念，由此聯(lián)想到廣告領(lǐng)域——廣告通常是實時交易，沒有未來市場，但實際上，大廣告主常提前預(yù)定廣告位，剩余不確定流量才放入實時競價平臺，類似期貨市場。

汪軍和學(xué)生陳博為據(jù)此研究出新的定價方法，創(chuàng)造了廣告期貨/期權(quán)的新產(chǎn)品。文章發(fā)表后，不但獲得了最佳論文獎，也引起了在劍橋讀 MBA 的 Rael Cline 的注意。Rael主動聯(lián)系汪軍提出合作，二人便于 2014 年夏天一起創(chuàng)辦了 AI 廣告公司 MediaGamma。袁帥和陳博為作為初創(chuàng)員工，一起加入了公司。

MediaGamma的故事延續(xù)了七年多時間。在這期間，這群充滿樂觀精神的學(xué)院派創(chuàng)業(yè)者嘗試了很多主意：從一開始的廣告期權(quán)交易所，到后來專為廣告主服務(wù)的需方平臺（Demand Side Platform），再到后來專注于開發(fā)算法系統(tǒng)，細(xì)致分解計算廣告中的競價過程，當(dāng)然其中也包括了將RL算法應(yīng)用于出價決策——這也是強(qiáng)化學(xué)習(xí)首次在廣告實時交易中得以商用。

MediaGamma公司始于學(xué)術(shù)思維的結(jié)晶，慢慢發(fā)展成一個絕佳的試驗場：它提供了開放的平臺和數(shù)據(jù)，多樣而實際的商業(yè)問題，給了汪軍和學(xué)生們充分的挑戰(zhàn)和鍛煉。袁帥也從一名博士生和工程師，成長為公司數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)務(wù)的領(lǐng)頭人。

MediaGamma也為汪軍的碩士生、博士生提供了實習(xí)機(jī)會。其中一位，也是首位緊隨他從推薦系統(tǒng)轉(zhuǎn)向廣告領(lǐng)域再到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的得意門生，便是張偉楠。

2012 年 3 月，上海交大研一學(xué)生張偉楠讀到汪軍的一篇推薦系統(tǒng)論文，覺得思路新穎，當(dāng)周就發(fā)郵件提問。他本科就讀于 ACM 班，畢業(yè)前以第一作者完成三篇推薦系統(tǒng)相關(guān)論文，并在研一陸續(xù)發(fā)表。同汪軍的交流讓他獲益匪淺，于是向交大了解留學(xué)交換事宜。

張偉楠原本計劃本科畢業(yè)后出國，卻因金融危機(jī)導(dǎo)致上一屆學(xué)生出國情況不佳，大三時選擇了保研，但他一直想多接觸國際化環(huán)境與頂尖人才，也有師長建議從事科研最好有海外博士學(xué)位。思索再三，他覺得還是要出國深造，在和 ACM 班總教頭俞勇溝通后，他決定未來學(xué)成回國為實驗室出力。 

張偉楠

9 月，張偉楠抵達(dá)倫敦開啟博士研究。博士剛開始，張偉楠的研究仍舊集中在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，與另一位博士生趙曉雪（現(xiàn)甲骨文首席數(shù)據(jù)科學(xué)家）合作研究了交互式推薦系統(tǒng)的序貫決策優(yōu)化算法，并拓展了投資組合理論在投資推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。

張偉楠穩(wěn)扎穩(wěn)打、極有計劃，在清楚自己目標(biāo)外還會和導(dǎo)師同步自己的最新想法，讓汪軍特別放心。來到 UCL 第一年的某一天，張偉楠和汪軍午飯后在校園外散步，汪軍建議張偉楠做互聯(lián)網(wǎng)廣告。

當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)廣告正興起，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界結(jié)合緊密，論文發(fā)表增多，新技術(shù)實時競價廣告（RTB）也剛出現(xiàn)，不僅要預(yù)測用戶對廣告的喜好，還需實時做出價決策——這個決策優(yōu)化和多方博弈拍賣過程的本質(zhì)，讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究變得重要。

起初張偉楠有些猶豫，雖然自己本科在微軟亞洲研究院實習(xí)時發(fā)表過一篇廣告競價優(yōu)化的論文，但因為學(xué)術(shù)界總是拿不到和價格相關(guān)的廣告數(shù)據(jù)集，做廣告相關(guān)的研究會很困難，因此博士第一年時仍主要做交互式推薦系統(tǒng)。

2013 年，汪軍讓他和學(xué)長袁帥合作，參加全球?qū)崟r競價廣告算法大賽，二人獲得最終賽季總冠軍，在過程中接觸到業(yè)界一手的關(guān)鍵廣告出價數(shù)據(jù)，借此又發(fā)表了幾篇論文。自此，張偉楠正式轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)廣告競價領(lǐng)域，博士論文主題也定為互聯(lián)網(wǎng)廣告出價算法而非推薦系統(tǒng)。

當(dāng)時的主流是，實際優(yōu)化廣告出價時，常把建模做泛化和數(shù)值優(yōu)化結(jié)合。前者捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律模式，為后者提供出價范圍和策略指導(dǎo)，后者在此基礎(chǔ)上精細(xì)調(diào)整出價，實現(xiàn)更好的廣告投放效果和經(jīng)濟(jì)效益。

汪軍和張偉楠起初考慮用強(qiáng)化學(xué)習(xí)而非此方法，可全球強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍處于“玩具”階段，多是簡單表格型，學(xué)術(shù)性強(qiáng)，不適用于廣告這類實際領(lǐng)域。 

直到 2013 年 12 月，David Silver 在 DeepMind 和團(tuán)隊發(fā)表了大名鼎鼎的 DQN 算法，首次成功將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，在Atari 2600游戲中超越人類水平——剛誕生的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)能處理更實際的任務(wù)。

此時在 UCL 研究RL的唯有汪軍和 Silver 二人，DQN 算法吸引了一波機(jī)器學(xué)習(xí)牛人相繼投入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，其中就包括了微軟劍橋研究院。在汪軍建議下，張偉楠在 2014 年 9 月加入實習(xí)，跟隨 Thore Graepel、Katja Hofmann 和 Ulrich Paquet，參與了為 Xbox 打造音樂推薦系統(tǒng)的項目。

三人如今均為RL大牛：Thore Graepel 在微軟工作 12 年，曾開發(fā) Windows 圍棋游戲 AI，2015 年到 DeepMind 組建多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)組，兩年后發(fā)表該領(lǐng)域首篇文章，又帶出 AlphaZero；Ulrich Paquet 任頂會 NeurIPS 2024 的程序主席；Katja Hofmann 則是微軟RL的核心成員。 

在三位的指導(dǎo)下，張偉楠對RL有了更深的理解。2016 年秋，他結(jié)束了三年多的博士生活回到母校上海交大任教，開始帶學(xué)生鉆研RL，是最早歸國的RL學(xué)者之一。

汪軍認(rèn)為生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）頗具潛力，建議張偉楠朝此方向探索。幾人提出了結(jié)合GAN和RL的思路：由于離散數(shù)據(jù)無法像圖片或語音那樣直接求導(dǎo)，傳統(tǒng)GAN方法難以直接應(yīng)用，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法天然適合處理離散數(shù)據(jù)，因為它可以直接優(yōu)化離散動作分布，從分布層面調(diào)整結(jié)果。

就這樣，張偉楠同學(xué)生于瀾濤、導(dǎo)師汪軍、俞勇一起創(chuàng)新性地將策略梯度方法應(yīng)用于離散數(shù)據(jù)生成（如文本和音符），在 AAAI 2017 發(fā)表SeqGAN，獲得極大的關(guān)注，目前引用次數(shù)已超3000。

值得一提的是，現(xiàn)在已成為范式的基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）同SeqGAN背后的思考邏輯出奇一致，都是通過RL方法優(yōu)化生成模型，利用外部反饋信號（判別器或人類反饋）解決離散數(shù)據(jù)生成的挑戰(zhàn)。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.05473

同年，師生二人還合作了 IRGAN，汪軍提出將 GAN 和 RL 結(jié)合，在信息檢索領(lǐng)域提出了一種創(chuàng)新的生成式方法：與只使用生成模型或判別模型的傳統(tǒng)方法不同，IRGAN框架通過GAN的思想將雙方統(tǒng)一在一個對抗性訓(xùn)練框架中，通過對抗性訓(xùn)練融合了彼此的優(yōu)點，對于生成器采用了基于策略梯度的RL來訓(xùn)練，在三種典型的信息檢索任務(wù)上（四個數(shù)據(jù)集）得到了更顯著的效果——作為 SIGIR 2017 唯一的滿分論文，IRGAN 還被提名為最佳論文。

多智能體：“三折疊”黑盒

與卷文章的實驗室風(fēng)格不同，汪軍會在給予整體方向指導(dǎo)、親自推導(dǎo)公式、探索新課題之余，讓每個學(xué)生自由探索自己感興趣的領(lǐng)域。

不少學(xué)生與他的初見在倫敦泰特現(xiàn)代藝術(shù)館。汪軍會先帶學(xué)生看展，再坐下來喝咖啡，告訴他們做研究就像欣賞藝術(shù)品一樣，讀博第一年不必急于出成果，探索興趣、明確問題，遠(yuǎn)比發(fā)論文更有價值。

除了讓讀博充滿樂趣外，在溫穎、楊耀東看來，導(dǎo)師汪軍的學(xué)術(shù)品位極高，總能先人一步探索有潛力的方向。

轉(zhuǎn)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，汪軍選擇了鮮少人涉足的多智能體領(lǐng)域，最核心的原因是其在互聯(lián)網(wǎng)廣告領(lǐng)域的經(jīng)驗：廣告主競拍廣告位就是典型的多智能體博弈場景。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本就是黑盒，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在其基礎(chǔ)上增加了環(huán)境動態(tài)交互的黑盒，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)又在這兩層黑盒之上加入多智能體博弈的黑盒，難以把握博弈收斂的納什均衡點，是最難的學(xué)習(xí)范式。

*納什均衡點是博弈中各參與者策略組合達(dá)到的穩(wěn)定狀態(tài)，即任何參與者單方面改變策略都無法使自身獲益，以“囚徒困境”中兩囚徒都坦白的策略組合為例，它在多領(lǐng)域被用于分析博弈行為與預(yù)測結(jié)果。 

第一個跟隨汪軍鉆研多智能體的學(xué)生是溫穎。

溫穎 2015 年本科畢業(yè)于北京郵電大學(xué)的電子商務(wù)及法律專業(yè)，因?qū)W校整體偏通信與計算機(jī)的氛圍，所學(xué)內(nèi)容涵蓋計算機(jī)、通信、經(jīng)管等多領(lǐng)域知識，因此曾跟著軟件工程和計算機(jī)學(xué)院老師做過不少數(shù)據(jù)挖掘、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的科研項目，是位不拘小節(jié)的編程大牛。

保研清華后，溫穎先后在百度、亞馬遜等大廠研發(fā)部實習(xí)，在了解國內(nèi)碼農(nóng)工作模式后，又萌生了出國看看的想法。2015 年 7 月，他趕在碩士項目申請季截止（當(dāng)時唯一未截止的項目是 UCL）前提交申請。剛在清華報到交完學(xué)費，溫穎就收到 UCL 錄取郵件，于是放棄保研機(jī)會，火速辦理簽證，在 10 月 UCL 報到截止前一天抵達(dá)了倫敦。 

溫穎

此時英偉達(dá)推出Titan X GPU使算力大幅提升，CUDA 生態(tài)變好，谷歌也剛推出深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow，深度學(xué)習(xí)得以在學(xué)術(shù)界大規(guī)模興起。

溫穎的碩士方向為網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析，汪軍是其項目主任，張偉楠也會指導(dǎo)他做研究。師兄弟二人初見時，張偉楠還拿著剛打印出來的 TensorFlow 使用文檔，稱它為未來的方向。

碩士的一年間，溫穎跟張偉楠一起嘗試用深度學(xué)習(xí)做計算廣告、自然語言理解，溫穎出色的編程和工程能力讓張偉楠印象深刻，便推薦他加入汪軍組讀博。

對于是否繼續(xù)深造，溫穎起初因?qū)W費高昂而猶豫，在爭取到學(xué)院的Feldman計算統(tǒng)計獎學(xué)金（EU/UK費率）后，汪軍又提出讓他去 Media Gamma 實習(xí)，讓公司幫他出剩下的學(xué)費（國際學(xué)生學(xué)費），就這樣，溫穎于 2016 年秋留在 UCL 讀博。

此時汪軍剛升為教授，有更多的資源“搞點大事”，便決定正式讓學(xué)生們主攻多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將博弈思想融入其中。

年初 AlphaGo 問世后，溫穎聽了 David Silver 的講座深受觸動，與汪軍確定該方向，成為其首個研究多智能體的學(xué)生。

2016年的一場學(xué)術(shù)會議上，汪軍結(jié)識了彼時為阿里認(rèn)知計算實驗室負(fù)責(zé)人的袁泉，二人都對多智能體很感興趣，便決定讓倆團(tuán)隊圍繞星際爭霸游戲開展合作，溫穎也因其出色的工程能力成為項目主力。

2017年秋，團(tuán)隊推出多智能體雙向協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)BiCNet，專注于復(fù)雜環(huán)境中的協(xié)同與競爭策略優(yōu)化，在星際爭霸游戲中它通過雙向通信，建模智能體間的相互影響，使智能體能夠?qū)W習(xí)協(xié)同作戰(zhàn)、資源分配和戰(zhàn)術(shù)決策，并通過生成多樣化策略池確保在面對不同對手時快速適應(yīng)并做出最優(yōu)決策。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1703.10069

可惜的是，盡管BiCNet比2019年發(fā)布的AlphaStar要早上兩年，但因只聚焦星際爭霸的小規(guī)模對戰(zhàn)，且沒有足夠的資源去擴(kuò)展規(guī)模做全局游戲，未能獲得更大的影響力。不過，袁泉也在此項目后離開阿里創(chuàng)立啟元世界，并在2020年6月發(fā)布AI智能體，使其成為繼DeepMind后全球唯二用AI擊敗人類選手的企業(yè)。

此后，溫穎的研究聚焦于多智能體之間的相互影響建模，將認(rèn)知層次應(yīng)用于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，幫助智能體在合作場景中制定更優(yōu)策略；關(guān)注策略之間的相互影響，通過探索策略空間，使智能體在接觸豐富策略后學(xué)到最佳應(yīng)對策略，從而保證性能下限——這種建模方法在微觀和宏觀層面都顯著提升了多智能體系統(tǒng)的表現(xiàn)。

隨著溫穎一同加入汪軍組讀博的是楊耀東。

2013 年，楊耀東在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系本科畢業(yè)后，來到帝國理工學(xué)院深造。畢業(yè)后，他就職于美國國際集團(tuán)（AIG）科學(xué)部門開發(fā)由機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險定價模型。

在加入UCL前，他對深度學(xué)習(xí)極有熱情，2015年在一次AIG資助的位于愛丁堡大學(xué)主辦的深度學(xué)習(xí)研討會上結(jié)識了張偉楠，以愛好者的身份請教最新技術(shù)動態(tài)。后經(jīng)張偉楠推薦，到汪軍組讀博。

楊耀東

進(jìn)組后，楊耀東的第一篇論文探索如何用RL和多智能體系統(tǒng)模擬自然界捕食者與獵物間的動態(tài)關(guān)系，如狼與兔的周期性循環(huán)。與傳統(tǒng)依賴微分方程的方法不同，他通過RL讓智能體自主決策，仿真自然行為軌跡。這項工作讓他深刻體會到RL的魅力，認(rèn)為其從決策角度逼近真實人類社會，也奠定了他多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究方向。

這項工作完成后，楊耀東和汪軍討論新課題時發(fā)現(xiàn)：少量智能體的情況較為簡單，但若數(shù)量增加到成百上千甚至上萬后，缺少“C位”角色主導(dǎo)的情況將極為復(fù)雜。

面對這個問題，楊耀東提出引入“平均場博弈（Mean Field Game）”理論來解決。以股票市場為例，每個投資者的行為復(fù)雜且相互影響，但通過平均場方法，可以將所有投資者視為一個整體，計算群體的統(tǒng)計行為，并假設(shè)個體行為受群體行為影響，這種方法通過動態(tài)迭代關(guān)系描述個體與群體之間的相互作用。

楊耀東是第一個將平均場博弈引入機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)者，首創(chuàng)平均場論RL算法（Mean Field MARL），通過將大規(guī)模智能體系統(tǒng)（百萬級）簡化為群體行為模型，成功降低了計算復(fù)雜度，為處理超大規(guī)模多智能體系統(tǒng)提供了新的理論框架和實用工具。

這一創(chuàng)新在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有重要意義，中了頂會ICML 2018的Oral。楊耀東反應(yīng)敏捷、掌握的知識非常豐富，汪軍曾夸贊他“很少有不知道的paper，有時比我知道的還多?！绷暌院?，楊耀東持續(xù)相關(guān)領(lǐng)域研究，并指導(dǎo)學(xué)生完成了多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域華人首篇Nature Machine Intelligence。

在ICML 2018會議現(xiàn)場與Mean Field RL展板合照

論文鏈接：http://proceedings.mlr.press/v80/yang18d/yang18d.pdf

除了溫、楊二人外，張海峰和田政也是在2016年加入了汪軍組。

張海峰2012年本科畢業(yè)于北大后繼續(xù)留校讀博，師從李文新教授研究游戲智能體，主要接觸蒙特卡洛樹搜索等傳統(tǒng)算法。2017年，他到UCL交換，與汪軍合作研究博弈環(huán)境生成，利用RL自動生成游戲關(guān)卡，并在IJCAI發(fā)表論文。2018年博士畢業(yè)后，他再到汪軍組做博士后，提出雙層RL模型，用于多智能體系統(tǒng)中的斯塔克爾伯格均衡（Stackelberg Game），以自動駕駛為例研究車輛并道決策。

田政本碩均在UCL就讀，博士期間先研究“快思慢想”理論，提出類似AlphaZero的RL算法EXIT，在棋盤游戲Hex中擊敗AI程序MOHEX 1.0。加入汪軍團(tuán)隊后，他專注于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是橋牌叫牌策略，通過叫牌傳遞隱藏信息并合作取得優(yōu)勢。

張海峰、田政

陳旭和杜雅麗則在2019年加入汪軍組做博士后。

陳旭在清華博士期間專攻信息檢索和推薦系統(tǒng)，被汪軍2017年發(fā)表的IRGAN所吸引，十分欣賞利用對抗學(xué)習(xí)來提升信息檢索性能的想法，于是選擇加入UCL做博士后研究員。

加入汪軍實驗室后，他一方面拓展強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，將離散時間馬爾可夫決策過程延伸至連續(xù)時間半馬爾可夫決策過程，并擴(kuò)展有限時間界至連續(xù)時間界；另一方面，他將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于推薦算法，針對用戶多維度興趣問題，如旅客對酒店的多維度評價，提出基于多目標(biāo)優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，將用戶行為建模為序列決策過程，實現(xiàn)動態(tài)多目標(biāo)策略優(yōu)化。

杜雅麗在悉尼科技大學(xué)讀博，博士后期時在騰訊AI Lab實習(xí)，研究強(qiáng)化學(xué)習(xí)在星際爭霸中的應(yīng)用，尤其是多智能體的微操控制。來到UCL后，她聚焦于多智能體通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、多智能體能力評估等研究，也和溫穎合作探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲的應(yīng)用。

陳旭、杜雅麗

汪軍對學(xué)生們的一大影響是對學(xué)術(shù)的執(zhí)著追求與前瞻性。張海峰評價，汪軍總能提出新穎想法，雖部分想法超前，但激勵學(xué)生深入探索、調(diào)研并完善，因此能在單智能體應(yīng)用盛行時，率先投身多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究，終成開路人。

在學(xué)生培養(yǎng)上，汪軍老師會根據(jù)學(xué)生興趣細(xì)分研究領(lǐng)域，如陳旭側(cè)重RL在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用，張海峰關(guān)注博弈，杜雅麗和溫穎聚焦游戲領(lǐng)域等等。

張偉楠形容汪軍“像李白一樣灑脫隨性”，他記得，汪軍不熱衷申請項目、周旋于會議和同行間，經(jīng)費雖不寬裕，作為大牛卻始終堅守科研一線推導(dǎo)公式、指導(dǎo)學(xué)生，“有著低調(diào)做人、高調(diào)做事的處世哲學(xué)?！睏钜珫|形容。

每周一次的深度學(xué)習(xí)研討會

在UCL, Bloomsbury Campus

本土崛起

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在國內(nèi)真正開始受重視始于2016年AlphaGO戰(zhàn)勝李世石的那一刻。

這一年，張偉楠回到母校上海交大任教，既和汪軍繼續(xù)保持合作推進(jìn)SeqGAN和IRGAN，也開始帶學(xué)生鉆研強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

此時國內(nèi)開設(shè)RL課程的高校寥寥無幾，更沒有系統(tǒng)教材和足夠的老師，張偉楠便常在夏令營等非正式場合和學(xué)生們講解RL的基礎(chǔ)理論與前沿論文，還在2018年暑期邀請汪軍來到上交大授課，講RL、多智能體博弈論及其最新應(yīng)用。

但這顯然不夠，學(xué)習(xí)材料和老師的稀缺讓學(xué)生們只能在摸索中前行，直至 2019 年，情況才迎來實質(zhì)性轉(zhuǎn)變 。

9月，UCL 人工智能中心正式成立，隨即與 DeepMind 深化合作。DeepMind 研究員擔(dān)綱RL課程，汪軍則負(fù)責(zé)后續(xù)的多智能體課。

了解國內(nèi)情況后，汪軍萌生了舉辦免費線上夏令營的想法，希望將自己在UCL中教授的內(nèi)容推廣開來，幫助中國學(xué)子更好地學(xué)習(xí)RL并深入了解此學(xué)術(shù)領(lǐng)域。

在和學(xué)生們的微信群里，汪軍分享了這個主意，眾人積極獻(xiàn)策，提出各種命名建議。經(jīng)過一番討論，最終定下了張偉楠提議的“RL China”這個名字。

RL China由汪軍發(fā)起，在早期推廣中由張偉楠和張海峰負(fù)責(zé)拉人，張海峰還負(fù)責(zé)安排日程、發(fā)布報名通知等具體運營。

2019年底張海峰回國，次年在汪軍的引薦下加入中科院自動化研究所，成立了專注于多智能體研究的群體決策智能團(tuán)隊，強(qiáng)化了自動化所彼時未及NLP、圖像那般繁榮的博弈決策研究。

半年后，RL China第一屆暑期課推出，除了張偉楠、張海峰與楊耀東這三位汪軍的學(xué)生外，北大盧宗青、天津大學(xué)郝建業(yè)、新加坡南洋理工大學(xué)安波、南京大學(xué)俞揚和清華張崇潔等人也受邀參與其中，為報名的同學(xué)無償直播講課。

反響熱烈的首期RL China讓汪軍等人確信此活動的必要性，又在2021年擴(kuò)大了規(guī)模，國內(nèi)外的授課教師數(shù)量增至三十余位，課程涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)、博弈論、多智能體等，還有華為等企業(yè)的應(yīng)用類課堂。

除了舉辦年度論壇之外，RLChina每周還組織學(xué)生研討，由國內(nèi)外十幾個強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究團(tuán)隊輪流主持，直播平臺上的觀看人數(shù)最高時能達(dá)十萬人次。

張海峰一直負(fù)責(zé)組織RLChina的各項活動，他認(rèn)為投入精力在國內(nèi)推廣RL意義重大，“因為它能聚集年輕教師和學(xué)生交流，加強(qiáng)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界聯(lián)系?！?nbsp;

與此同時，國內(nèi)的RL教材也不再局限于搬運海外論文，而是逐步平衡好理論和實操。

張偉楠自2019年在交大開設(shè)RL課程后，有不少學(xué)生反映課后編程實踐與課堂內(nèi)容存在明顯脫節(jié)，在課上證明了策略梯度定理和學(xué)習(xí)了策略梯度算法后，課后作業(yè)仍難以自己寫代碼實現(xiàn)策略并在游戲環(huán)境中獲得高分。

為解決這一問題，張偉楠借鑒了ACM班學(xué)長李沐出版深度學(xué)習(xí)書籍的方式，采用相似的形式編寫強(qiáng)化學(xué)習(xí)教案，每介紹一種方法，先講解原理和公式推導(dǎo)，再附上可運行的Python代碼，學(xué)生可在網(wǎng)頁上直接運行代碼并查看結(jié)果，即時驗證所學(xué)原理。

在ACM班創(chuàng)始人俞勇的鼓勵下，張偉楠和助教們將經(jīng)過幾年迭代的講義和代碼作業(yè)整理成書，于2022年5月出版了《動手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)》，此書至今銷量已超2.5萬冊，年銷量在全國強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域排名第一。

而除了教學(xué)外，汪軍與他的學(xué)生們對RL在具體領(lǐng)域的應(yīng)用探索，同樣為RL的本土崛起出了一份力，尤其是RL和大模型及具身智能領(lǐng)域的結(jié)合。

回到2019年，汪軍擔(dān)任了華為諾亞方舟實驗室的決策推理首席科學(xué)家，為華為內(nèi)部業(yè)務(wù)如5G網(wǎng)絡(luò)控制和自動駕駛仿真提供多智能體解決方案，楊耀東和溫穎也先后加入，參與了內(nèi)部名為“LANDING RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地）”的大項目，項目最終雖沒成功，但幾人對強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地場景的瓶頸都有了新的認(rèn)識。

2020 年 6 月，GPT-3 問世。汪軍注意到，大模型的Transformer架構(gòu)具有自回歸形式和良好的通用泛化性，恰好可以解決傳統(tǒng)RL在不同環(huán)境策略間的遷移存在的泛化難題。

于是在2021年，汪軍召集了張偉楠、楊耀東和溫穎三人，開始籌集資金，決定以創(chuàng)業(yè)的形式啟動大模型研究——訓(xùn)練決策大模型極消耗資源，需投入海量算力。

他們希望構(gòu)建通用決策模型而非語言模型，所開發(fā)的“多智能體Transformer（MAT）”輸入和輸出更復(fù)雜，包括圖像、連續(xù)值（如機(jī)械臂關(guān)節(jié)狀態(tài)）、文本和離散動作，初步成果還發(fā)表在了NeurIPS 2022。

項目鏈接：https://sites.google.com/view/multi-agent-transformer

在MAT基礎(chǔ)上，團(tuán)隊22年進(jìn)一步推出了數(shù)字大腦決策大模型（DB1），進(jìn)一步驗證了預(yù)訓(xùn)練模型在文本、圖 - 文、強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策、運籌優(yōu)化決策方面應(yīng)用的潛力。盡管DB1模型參數(shù)量達(dá)十多億，數(shù)據(jù)量達(dá)100T，但并未實現(xiàn)預(yù)期同語言模型一般的泛化效果。

問題在于，不同模態(tài)數(shù)據(jù)的信息力度難以對齊，理論上需要長段連續(xù)數(shù)據(jù)才能提取語義信息，而他們直接將數(shù)據(jù)強(qiáng)行輸入同一維度，雖在幾百個任務(wù)上有效，但未能實現(xiàn)跨模態(tài)或組合泛化，這也是DeepMind同年推出的通才大模型Gato同樣沒能解決的問題。

同期，在自動化所的張海峰也和汪軍合作了端到端決策大模型的工作，具體涉及機(jī)械臂操控、星際爭霸游戲仿真、運籌優(yōu)化等跨度較大的領(lǐng)域，劍指通用大模型?？梢哉f，汪軍等人所探索的，就是如今具身智能的雛形。

張海峰認(rèn)為汪軍既具超前想法又重落地性，“他2017年就關(guān)注機(jī)器意識，2021年做決策大模型，領(lǐng)先行業(yè)數(shù)年。通常有超前想法的人不太考慮落地，但汪老師與產(chǎn)業(yè)界聯(lián)系緊密，無論是與華為等企業(yè)合作還是個人創(chuàng)業(yè)，都顯示他對產(chǎn)業(yè)界的熟悉?！?/p>

在汪軍的一眾學(xué)生中，扎根具身智能最深的當(dāng)屬楊耀東。

博士畢業(yè)期間，楊耀東先在華為諾亞方舟實驗室從事RL研究，隨后又到倫敦國王學(xué)院（KCL）任助理教授，并在2022年1月回國加入北大人工智能研究院任教。

談及跳出舒適區(qū)涉足硬件的原因，楊耀東表示，只將RL應(yīng)用于游戲并非智能的最終形態(tài)，無法推動行業(yè)發(fā)展；而雙手作為人的智慧終端，智能體難以比擬，且根據(jù)莫拉維克悖論，即機(jī)器人處理復(fù)雜任務(wù)容易，執(zhí)行簡單日常動作卻困難；更重要的是，在試驗中用RL做靈巧手操作能實現(xiàn)兒童精細(xì)運動技能評估量表的極多操作，也證實了其可行性。

受北京市科委資助，他牽頭了《基于認(rèn)知推理的具身智能可泛化靈巧操作技術(shù)研究》并與同年齡段的北大助理教授朱毅鑫、董豪、王鶴一起探索類人靈巧雙手操作。

半年后，團(tuán)隊實現(xiàn)了第一個雙手拋接球demo，楊耀東立刻給汪軍發(fā)了一條微信，分享真正把多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)用到真實場景中的喜悅，“讓AI控制高自由度的機(jī)械手達(dá)到人的靈巧度十分不容易?！贝藭r距離智元機(jī)器人和銀河通用的正式成立還有一年多的時間，用RL實現(xiàn)靈巧手操作也尚未成為產(chǎn)業(yè)共識。

通往AGI的最后一公里

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在過去十年中經(jīng)歷了從爆發(fā)式興起到反思調(diào)整，再到技術(shù)突破與場景落地的完整周期。

2016年，AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，成為人工智能史上的里程碑，其結(jié)合蒙特卡洛樹搜索與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)引發(fā)全球關(guān)注，推動學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對RL的廣泛投入。

然而，隨著技術(shù)熱潮褪去，2016年至2019年間，RL逐漸暴露出采樣效率低下、真實場景應(yīng)用成本高昂等問題。例如，訓(xùn)練一個游戲智能體需數(shù)百萬次交互，而機(jī)器人領(lǐng)域的實驗可能因策略錯誤導(dǎo)致設(shè)備損壞，單次實驗成本高達(dá)數(shù)十萬美元。這一時期，研究者開始轉(zhuǎn)向離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如BCQ、CQL算法）以降低交互成本，同時探索分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如FeUdal Networks）和多智能體協(xié)作（如MADDPG）來應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)。

2019年后，RL進(jìn)入復(fù)蘇與擴(kuò)展階段，并開始滲透至真實場景：OpenAI的Dactyl（2019）通過RL訓(xùn)練機(jī)械手完成精細(xì)操作，波士頓動力將其應(yīng)用于四足機(jī)器人運動優(yōu)化；Waymo等公司將RL用于自動駕駛決策系統(tǒng)，處理復(fù)雜交通場景；阿里、谷歌通過RL優(yōu)化動態(tài)推薦策略等等。

不難發(fā)現(xiàn)，作為最早涉足RL的華人學(xué)者，汪軍及其學(xué)生一脈同樣沿襲了相似的發(fā)展脈絡(luò)，帶領(lǐng)著中國RL逐步追趕上國際最前沿。

2022年底，橫空出世的ChatGPT更是為這群高歌猛進(jìn)的RL信徒們注入了一劑強(qiáng)心針，眾人在RL與大模型技術(shù)融合的新趨勢中開始發(fā)力。

汪軍首先讓公司全面轉(zhuǎn)向以語言模型為中心的決策智能體，但仍希望實現(xiàn)決策任務(wù)而非僅文本生成，其研發(fā)的語言智能體已具備基礎(chǔ)對話能力和統(tǒng)一語義空間，計劃將不同模態(tài)和粒度的信息映射到語言空間，實現(xiàn)組合泛化?？上У氖牵疚茨艿鹊?023年上半年開始的大模型窗口期，在年初宣告了結(jié)束。

在學(xué)術(shù)上，組里的主力軍們都在汪軍的指導(dǎo)下成果斐然。

馮熙棟在元強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Meta RL）已小有成果，圍繞多智能體交互與元梯度估計偏差發(fā)表過兩篇文章。

22年底Chat GPT的出現(xiàn)讓他意識到LLM的泛化能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)元強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在汪軍的提議下遂轉(zhuǎn)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)與語言模型的融合研究。他的第一篇工作將國際象棋作為包含驗場。論文深入研究了了整個機(jī)器學(xué)習(xí)流程，包含數(shù)百萬局對弈數(shù)據(jù)及對應(yīng)的語言數(shù)據(jù)集，對應(yīng)的語言模型和生成模型訓(xùn)練，以及評估模型策略的基準(zhǔn)設(shè)計。

馮熙棟也因此獲得了23年底Google DeepMind關(guān)于國際象棋的實習(xí)生項目名額，實習(xí)大半年后順利轉(zhuǎn)正，留在了discovery組，參與語言模型，生成模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的研究。

汪軍也鼓勵學(xué)生們從不同的角度上去理解智能體和環(huán)境的交互決策的合理性，并將其用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能體突破。在汪軍的啟發(fā)下，楊夢月在博士期間的研究聚焦于可信AI，因果分析。從因果表示學(xué)習(xí)開始，進(jìn)一步的延伸到對智能體交互的世界環(huán)境的因果理解，即因果世界模型，以輔助智能體決策的可解釋性和可信研究。

楊夢月于2024年底加入布里斯托大學(xué)工程數(shù)學(xué)作為助理教授，她目前也將研究拓展到基于大模型下的廣義的世界模擬中的因果探索。 

和二人同屆的李錫涵則關(guān)注學(xué)習(xí)優(yōu)化、偏向于解決實際問題的應(yīng)用，比如對芯片邏輯電路的優(yōu)化，提出了類似LLM的生成式神經(jīng)模型“Circuit Transformer”，通過精心設(shè)計的解碼機(jī)制和馬爾可夫決策過程，嚴(yán)格生成與給定布爾函數(shù)等價且更緊湊的邏輯電路，目標(biāo)是做出“EDA（電子設(shè)計自動化）領(lǐng)域的AlphaGo ”。

目前，李錫涵正與華為諾亞方舟實驗室合作，繼續(xù)探索芯片研究。

馮熙棟、楊夢月、李錫涵

大洋彼岸，2020年回國加入人大高瓴人工智能研究院的陳旭，在推進(jìn)RL、因果推斷在推薦系統(tǒng)方向的應(yīng)用之余，也開始關(guān)注大模型，如角色扮演能力使大模型行為更貼近人類。同時，他還和社會學(xué)等人文社科合作，利用大模型智能體進(jìn)行社會仿真，以進(jìn)行低成本、快速的社會實踐和模擬調(diào)查。

楊耀東則對Chat GPT的RLHF技術(shù)感到十分驚艷，于是只留下一個多智能體習(xí)方向的博士生，其余人all in強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對齊方向，成為國內(nèi)最早做對齊的學(xué)者之一。在ChatGPT發(fā)布兩個月后，楊耀東團(tuán)隊首先復(fù)現(xiàn)了RLHF模型后訓(xùn)練對齊的效果。

楊耀東隨后與當(dāng)時尚未成立百川智能的王小川一同探討，兩位“RL信徒”迅速達(dá)成共識：這是通向AGI的重要環(huán)節(jié)。三年后，OpenAI O3、DeepSeek R1的誕生也印證了該認(rèn)知。與百川智能的合作也讓楊耀東意識到AI浪潮發(fā)生在業(yè)界而非學(xué)界，再次埋下了創(chuàng)業(yè)的種子。

隨后在2024年具身智能的窗口期，楊耀東與梁一韜，溫穎一同參與了靈初智能，創(chuàng)建了北大-靈初靈巧操作聯(lián)合實驗室，探索類人靈巧操作的具身智能產(chǎn)品，目前已推出了Psi - P0 規(guī)劃模型和Psi - C0 控制模型。

此外，楊耀東還和杜雅麗合作，發(fā)表了華人首篇多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向的Nature Machine Intelligence子刊，打破DeepMind的壟斷，該論文也成為Nature Machine Intelligence創(chuàng)刊以來最受關(guān)注下載量最高的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向論文。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s42256-024-00879-7

去年10月，汪軍來到溫暖的花城廣州，在港科大做RL China的開幕致辭。這是RL China第二年開始辦線下活動，參加人數(shù)也倍增至500有余。

汪軍希望未來每一年都采用線下方式舉辦，逐漸形成一個真正的RL學(xué)術(shù)會議或?qū)W生營，幫助縮短與國外存在的差距。

張偉楠指出，相比西方學(xué)者自上世紀(jì)八十年代的深厚積淀，國內(nèi)2016年才起步的研究仍存在思維深度與技術(shù)底蘊(yùn)的差距——這種差距既體現(xiàn)在頂級會議核心圈的中國聲音稀缺，也反映在學(xué)術(shù)生態(tài)的脆弱性：當(dāng)計算機(jī)視覺等領(lǐng)域提供更輕松的就業(yè)通道時，許多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究者選擇轉(zhuǎn)行。

作為將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入中國的先驅(qū)，汪軍及其學(xué)生們在2016-2020年間的影響力甚至早于伯克利系學(xué)者的集體歸國潮。他們借RL China點燃了第一把火，培養(yǎng)更多強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向的學(xué)者與教師，讓該學(xué)科在國內(nèi)百所學(xué)校開設(shè)，并推動技術(shù)落地產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)變革。

汪軍的學(xué)生們還談到，汪軍總是活躍在科研一線探索，手把手教學(xué)生推公式，完全沒有“學(xué)術(shù)大?！钡募茏?，凡事親力親為，總是“樣樣通、樣樣精”，從信息檢索到推薦系統(tǒng)再到多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)都能碩果累累。 

知行合一的學(xué)術(shù)基因會在新一代學(xué)者身上延續(xù)。在楊耀東看來，汪軍是他科研和為人處世上的領(lǐng)路人，當(dāng)自己成為導(dǎo)師后，也希望對博士生傳遞一個核心理念，“五年后你們帶不走任何算法代碼，唯有兩樣?xùn)|西真正屬于你們——辨別研究方向的學(xué)術(shù)品味，以及決定學(xué)術(shù)生命長度的學(xué)術(shù)道德和規(guī)范。” 

袁帥、陳博為、趙曉雪、張偉楠、楊耀東、溫穎、張海峰、田政、陳旭、杜雅麗、馮熙棟、楊夢月、李錫涵等人從UCL的汪軍組走出，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為根系成長為多個方向的先行者，在中國強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域形成了重要的影響。

“在邁向AGI的路上，無論是哪種智能，強(qiáng)化學(xué)習(xí)這一步都不可或缺?！?/p>

UCL的故事已告一段落，但以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為根基的他們，仍在續(xù)寫著新的篇章。

（雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))前編輯張進(jìn)對本文亦有貢獻(xiàn)）

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