本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖励分配精度与训练效率，展示了“利用大模型知识或采样先验实现精细信用分配”的新范式，并指出未来从相关性走向因果性、用元学习自适应分配信用的发展方向。
强化学习中的信用分配-贺晨阳原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/01/12/%e5%bc%ba%e5%8c%96%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%ad%e7%9a%84%e4%bf%a1%e7%94%a8%e5%88%86%e9%85%8d/