Apprentissage par renforcement vérifiable

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