实时强化学习技术突破 - 核心观点：Mila实验室提出实时强化学习框架，解决现有算法在延迟敏感环境中的动作延迟和缺失问题，实现高频连续任务的即时响应[9][33] - 技术背景：传统强化学习采用"回合制"交互模式，存在环境暂停和智能体暂停假设，难以适应实时变化场景[5][6] 无动作遗憾解决方案 - 交错推理框架：通过异步多过程推理自适应调整并行时序，使1亿参数大模型能在每个环境步执行动作，完全消除无动作遗憾[13][16][17] - 性能验证：在Game Boy/Atari实时模拟中测试，1亿参数模型成功完成《宝可梦：蓝》的快速捕捉任务[18][19] 延迟遗憾解决方案 - 并行计算机制：借鉴CPU流水线技术，一次性计算所有网络层，将推理吞吐量从每Nδ秒提升至每δ秒[22][23][27] - 时序跳跃连接：最新观测值仅需单次δ延迟即可到达输出层，总延迟从Nδ降至δ[24][25][29] 技术协同应用价值 - 互补性：交错推理解决大模型动作输出稳定性，时序跳跃连接降低内部延迟，两者结合实现模型规模与延迟解耦[32][33] - 应用场景：适用于机器人协作（如厨师机器人）、自动驾驶、高频金融交易等毫秒级响应领域[2][33][34] 实验数据与性能 - 基准测试：在俄罗斯方块等实时游戏中，异步推理使大模型性能下降速度减缓，延迟遗憾效应显著降低[28] - 架构优化：通过过去动作/状态增强输入恢复马尔可夫特性，同步减少延迟和优化遗憾[31]