ArenaRL – 通义与高德开源的开放域对比式强化学习方法

ArenaRL是什么

ArenaRL 是通义 DeepResearch 团队联合高德开源的，面向开放域智能体的对比式强化学习方法。ArenaRL通过引入锦标赛机制，将传统的绝对打分转变为组内相对排序，用高效的种子单败淘汰赛拓扑结构，将计算复杂度控制在线性水平，有效解决开放域任务中因缺乏标准答案而导致的判别崩溃问题。ArenaRL 在学术基准测试中表现出色，在高德地图的真实业务场景中完成了落地验证，显著提升复杂任务的规划与执行能力。

ArenaRL的主要功能

• 优化开放域任务表现：ArenaRL通过对比式强化学习，解决开放域任务中因缺乏标准答案导致的传统强化学习瓶颈，助力智能体在复杂任务中找到更优解。