概述
Actor-Critic 方法结合了两个学习器：一个选择动作的“actor”和一个判断这些动作有多好的“critic”。这种配对使得强化学习比单独使用任何一种方法都更加稳定和样本效率更高。
Actor-Critic 方法是一种技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
强化学习有两种广泛的风格：基于政策的方法，直接学习要做什么，以及基于价值的方法，了解状态有多好。演员评论家将它们融合在一起。 actor是输出动作概率的策略；批评家是一个估计预期回报的价值函数。每一步之后，批评者都会计算一个时间差异误差，表明结果是比预期更好还是更差。行动者利用这个错误将其政策推向超出预期的行动，远离那些表现不佳的行动。因为批评者提供了低方差基线，所以参与者的梯度估计比 REINFORCE 等纯策略梯度方法的噪声要小得多，同时仍然处理连续的动作空间，而 Q-Learning 等纯值方法会觉得很尴尬。
技术洞察
参与者按照策略梯度的方向更新其策略参数，并通过批评者估计的优势 A(s,a) = Q(s,a) - V(s) 进行缩放（通常通过 TD 误差 r + gamma*V(s') - V(s)）。优势衡量的是一项行动比国家平均水平好多少，因此积极的优势会强化行动，而消极的优势则会抑制行动。批评者经过单独训练，以尽量减少 TD 误差。
掌握演员批评家方法
Actor-Critic 方法结合了两个学习器：一个选择动作的“actor”和一个判断这些动作有多好的“critic”。这种配对使得强化学习比单独使用任何一种方法都更加稳定和样本效率更高。 Actor-Critic 方法是一种技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了建立深入的理解，请将 Actor-Critic 方法视为一种操作模型，而不是单个功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，强大的团队使用 Actor-Critic 方法根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
使用连续关节扭矩训练机械臂和运动控制器（例如，使用 PPO 或 SAC）
通过 RLHF 调整大型语言模型，其中 PPO（一种行动者批评家方法）针对奖励模型优化响应
精通复杂的策略游戏，例如《星际争霸 II》和《Dota 2》
数据中心冷却和能源管理控制器可学习平滑的连续调整
实施模式
实践中的演员批评家方法
使用连续关节扭矩训练机械臂和运动控制器（例如，使用 PPO 或 SAC）。
使用连续关节扭矩（例如，使用 PPO 或 SAC）训练机械臂和运动控制器 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的演员批评家方法
通过 RLHF 调整大型语言模型，其中 PPO（一种演员批评家方法）针对奖励模型优化响应。
通过 RLHF 协调大型语言模型，其中 PPO（一种行动者批评家方法）根据奖励模型优化响应。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的演员批评家方法
精通复杂的策略游戏，例如《星际争霸 II》和《Dota 2》。
精通《星际争霸 II》和《Dota 2》等复杂策略游戏的团队在预先定义质量阈值、针对边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的演员批评家方法
数据中心冷却和能源管理控制器可学习平滑的连续调整。
数据中心冷却和能源管理控制器能够学习平滑的持续调整当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。