C3: Rethinking Process Supervision via Confidence-Guided Credit Correction in Multi-Turn Reinforcement Learning
作者: Ai Jian, Haoran Pan, Eryu Guo, Haojin Yang, Jinghan He, Xiaoyun Zhang, Jiangbo Pei, Peiyu Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-14
💡 一句话要点
提出C$^3$方法以解决多回合强化学习中的过程监督问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多回合强化学习 信用修正 过程监督 信心引导 智能体学习
📋 核心要点
- 现有的基于结果的强化学习方法可能导致不良局部行为获得意外的正向奖励，从而影响学习效果。
- 本文提出的C$^3$方法通过信心引导的方式对不良行为进行信用修正，旨在提升多回合强化学习的效果。
- 实验结果表明，C$^3$在多个基准测试中显著提升了性能，尤其是在基于评论员和非评论员的强化学习方法下。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型被训练为与外部工具交互的多回合智能体，基于结果的强化学习可能导致误导性的强化。在成功的轨迹中，不良的局部行为可能会获得正向的代币级优势，从而被策略更新所偏好。为了解决这一问题，本文提出了信心引导的信用修正（C$^3$）方法，该方法通过识别不良行为对应的区间，选择性地在优势估计后修正正向信用。修正强度由行为策略对相应行为的信心自适应控制，同时保持任务奖励和原始信用估计不变。在多个多回合基准测试中，C$^3$在基于评论员和非评论员的强化学习方法下均提高了性能。将相同的行为信号注入为回合级或结果奖励并不总能提高性能。我们的结果表明，局部信用修正为以结果驱动的强化学习提供了一种有效的过程监督形式。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多回合强化学习中，基于结果的强化学习导致的误导性强化问题。现有方法在成功轨迹中可能给予不良局部行为意外的正向奖励，影响学习效果。
核心思路：C$^3$方法通过信心引导的信用修正机制，识别并修正不良行为的信用。该方法在优势估计后进行选择性修正，确保任务奖励和原始信用估计不变，从而提升学习的有效性。
技术框架：C$^3$的整体架构包括行为识别模块、信用修正模块和优势估计模块。首先识别不良行为，然后根据行为策略的信心对其信用进行修正，最后更新策略。
关键创新：C$^3$的主要创新在于引入信心引导的信用修正机制，与传统的基于结果的强化学习方法相比，能够更有效地控制不良行为的影响。
关键设计：在设计中，修正强度由行为策略的信心自适应控制，确保修正过程的灵活性和有效性。同时，保持任务奖励和原始信用估计不变，避免对学习过程的干扰。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，C$^3$在多个多回合基准测试中显著提高了性能，相较于基线方法，提升幅度可达XX%。尤其在使用基于评论员和非评论员的强化学习方法时，C$^3$展现出更优的学习效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能对话系统、自动化客服和多回合交互式AI等。通过改进过程监督，C$^3$方法能够提升这些系统的学习效率和交互质量，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models are increasingly trained as multi-turn agents that interact with external tools. However, outcome-only reinforcement learning can produce a form of misguided reinforcement: even on successful trajectories, undesirable local behaviors may receive positive token-level advantages and be favored by the policy update. To address this issue, we propose Confidence-Guided Credit Correction (C$^3$), a plug-in method for local credit correction. C$^3$ identifies spans corresponding to undesirable behaviors and selectively corrects positive credit after advantage estimation, with the correction strength adaptively controlled by the behavior policy's confidence in the corresponding behavior, while leaving the task reward and original credit estimation unchanged. Across multiple multi-turn benchmarks, C$^3$ improves performance under both {critic-based and critic-free reinforcement learning methods}. Injecting the same behavioral signals as turn-level or outcome rewards does not consistently improve performance. Our results show that local credit correction provides an effective form of process supervision for outcome-driven RL.