人工智能领域迎来一项突破性进展：一种名为“可微分进化强化学习”（DERL）的创新框架，让AI系统具备了自主设计奖励机制的能力。这项研究由跨机构团队共同完成，其核心突破在于让AI能够像人类一样，通过自我探索发现最优的激励规则，从而摆脱对人类专家设计的依赖。
传统AI训练依赖预设的奖励函数，但这种方法存在根本性矛盾：过于简单的奖励（如仅在任务完成时给予奖励）会导致学习效率低下，而复杂的奖励设计又需要大量人力投入且难以适应多样化场景。DERL框架通过构建双层学习系统解决了这一难题——上层“元优化器”负责动态调整奖励规则，下层AI策略则根据当前规则进行学习，两者形成闭环优化。
研究团队将奖励函数设计为模块化结构，由多个“原子基元”组合而成。这些基元如同乐高积木，分别承担不同功能：有的验证任务完成度，有的评估过程合理性，还有的检查输出格式。元优化器通过群体相对策略优化算法，同时测试多种奖励配置的效果，利用梯度信息指导搜索方向，最终找到最优组合方案。
实验验证覆盖机器人控制、科学模拟和数学推理三大领域。在机器人任务测试中，DERL在从未见过的复杂场景下仍保持65%的成功率，较传统方法提升一倍以上；科学实验模拟中，其表现同样领先，尤其在处理变种任务时展现出强大泛化能力；数学推理测试显示，该方法在竞赛级难题上的准确率突破60%，刷新了该领域的基准记录。
技术实现层面，研究团队开发了两种变体：标准版通过多轮迭代逐步优化奖励函数，人口变体则保留历史最优模型作为训练起点。后者在特定测试中达到98.2%的惊人准确率，证明累积学习策略的有效性。进一步分析发现，系统会自动筛选出数学性质稳定的奖励结构，避免数值爆炸等不稳定现象，这种“自然选择”机制与人类设计原则形成有趣呼应。
<尽管DERL需要约8倍于传统方法的计算资源，但其模块化设计显著降低了基元定义难度——同一套基元可应用于不同任务，且人口变体通过复用历史模型大幅削减了训练成本。概念验证实验表明，即使使用仅12个参数的简化模型，系统仍能发现优于基础方案的奖励函数，证明其核心思想的鲁棒性。
这项研究为AI训练开辟了新范式。传统方法将人类知识编码为固定规则，而DERL让系统通过环境交互自主发现学习信号，这种元学习能力被视为通向通用人工智能的关键。研究团队指出，该方法特别适合奖励设计复杂的领域，如创意生成、长期规划等，随着算法效率提升，其应用范围将持续扩展。
当前挑战主要集中在三个方面：计算资源需求仍高于传统方法、基元选择依赖人类先验知识、极端复杂任务中的信用分配问题。不过，研究团队已提出改进方向，包括开发自适应基元库和引入分层奖励机制。实验数据显示，系统学习到的奖励函数随训练进程逐渐简化，最终形成稳定可靠的数学结构，这种演化模式为理解智能本质提供了新视角。
学术界对该成果给予高度评价。专家认为，DERL不仅在技术层面实现突破，更重要的是展示了AI系统参与自身训练过程设计的可能性。这种自参照能力可能催生新一代自主学习系统，它们能在更少人类干预的情况下掌握复杂技能，为医疗、教育、工业等领域带来变革性应用。
