« Apprentissage par renforcement vérifiable » : différence entre les versions
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Apprentissage par renforcement qui utilise des modèles qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables. | |||
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Cette approche améliore les capacités de raisonnement de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes. | |||
Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons ''apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables''. | |||
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Version du 7 octobre 2025 à 15:35
En construction
Définition
Apprentissage par renforcement qui utilise des modèles qui apprennent à résoudre des problèmes dans des domaines tels que la programmation et les mathématiques en recevant des récompenses ou des pénalités sur leurs réponses qui sont vérifiées par des systèmes externes fiables.
Compléments
Cette approche améliore les capacités de raisonnement de l'IA en permettant aux agents de tester leurs propres solutions, d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer grâce à un cycle d'autocorrection, ce qui conduit à des comportements émergents et à des compétences sophistiquées en matière de résolution de problèmes.
Puisque ce ne sont pas les récompenses qui sont vérifiables, mais les résultats de l'apprentissage, nous proposons apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables.
Français
apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables
apprentissage par renforcement vérifiable
apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables (traduction littérale à éviter).
Anglais
reinforcement learning with verifiable rewards
RLVR
verifiable reinforcement learning
reinforcement learning in verifiable domains
VRL
Sources
Wen et al. (2025) - reinforcement learning with verifiable rewards
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
