University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Process Reward Informed Tree Rollout for Effective Multi-Turn RL

用于有效多轮强化学习的过程奖励引导树展开

Xintong Li, Sha Li, Yuwei Zhang, Changlong Yu, Rongmei Lin, Hongye Jin, Shuyi Guan, Xin Liu, Linwei Li, Qingyu Yin, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Amazon（亚马逊） ； MIT Alumni（麻省理工学院校友） 纠错

AI总结 研究多轮强化学习中有效探索问题，提出过程评分器引导的自适应树展开框架PATR，利用过程反馈评分轨迹、选择性分支等，在FrozenLake和SWE - Bench实验中提升性能，是可扩展多轮强化学习的有效策略。

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