arXiv 2026年10月12日奖励不再只归功于最近的动作:让语言模型解释结果,延迟奖励也能追到源头一种把延迟奖励按“解释”而非时间远近重新分配的信用分配框架,在Crafter、WordCraft、KuaiRand和工业级生成式推荐器上,把稀疏终端奖励的学习信号追回到数百步之前真正起作用的动作。一种把延迟奖励按“解释”而非时间远近重新分配的信用分配框架,在Crafter、WordCraft、KuaiRand和工业级生成式推荐器上,把稀疏终端奖励的学习信号追回到数百步之前真正起作用的动作。University of CambridgeOriol Corcoll(第一作者)#解释性世界模型#时间信用分配#保守分层奖励再分配算子#强化学习#推荐系统