---
title: "扩展深度强化学习 (Scaling Deep RL)"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: concept
tags: ["deep-rl", "scaling-laws", "multitask-learning"]
sources: ["[[predictive-representations-scalable-mtrl]]"]
---

# 扩展深度强化学习 (Scaling Deep RL)

**Scaling Deep RL** 关注如何通过增加模型容量、数据量和任务多样性来持续提升RL性能——类似于语言和视觉领域的 scaling laws 研究。

## 核心挑战

与监督学习不同，RL 的 scaling 面临独特障碍：

1. **非平稳数据**：策略更新 → 数据分布变化
2. **Bootstrapping**：TD 目标的递归性质放大误差
3. **表征崩溃**：大模型在稀疏信号下出现死神经元
4. **损失可塑性**：持续训练导致网络失去学习能力

## 关键发现

[[predictive-representations-scalable-mtrl|Obando-Ceron et al. (2026)]] 的核心 scaling 发现：

- **无预测表征**：模型增大 → 性能持平或退化
- **有预测表征**：模型增大 → 持续性能提升

→ **表征质量是 scaling 的瓶颈**，而非模型容量本身。

## 与 LLM/Vision Scaling 的对比

| 维度 | LLM/Vision | Deep RL |
|------|-----------|---------|
| 数据 | 静态语料库 | 在线交互 |
| 监督 | 密集 | 稀疏/非平稳 |
| 目标 | 静态 | Bootstrapped |
| Scaling 瓶颈 | 数据量 | **表征质量** |

## 实践意义

1. 扩大模型前，先确保表征学习机制到位
2. [[predictive-representation-learning|预测目标]]是低成本、高回报的 scaling 杠杆
3. Wall-clock 效率应与样本效率并重

## 参考
- [[predictive-representations-scalable-mtrl|Scalable Multitask Deep RL]]
- [[predictive-representation-learning|Predictive Representation Learning]]
- [[multitask-rl|Multitask RL]]
