基于因果强化学习（Causal RL）的情感交互策略为何更鲁棒？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：传统RL学习“状态→动作→奖励”的关联，易受混杂因素干扰（如“用户微笑→奖励高”可能是因为用户本身性格开朗）。Causal RL引入因果图，明确“动作→情感变化→奖励”的真实因果链（如“安慰动作→用户悲伤值下降→奖励高”），避免学习无效策略。例如，在抑郁干预机器人中，Causal RL的策略在“用户性格开朗”的群体中仍有效（因直接作用于“悲伤值”），而传统RL的有效率从70%降至40%，Causal RL保持65%以上，鲁棒性显著提升。

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