CONCUR：多任务多奖励强化学习的一致性辅助奖励方法
原文标题：CONCUR: Concordant Auxiliary Rewards for Multi-Task, Multi-Reward Reinforcement Learning
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论文指出多任务强化学习中，组相对优势估计器会让被主奖励门控的辅助奖励（如长度奖励）反转主奖励排序。作者提出 CONCUR 优势估计器，用满足单调性与天花板等分条件的分数替换辅助奖励标准化分数。在数学、代码、指令遵循与写作任务上，两个变体平均表现均优于所有基线。
- 问题
- 多任务 RL 中组相对优势估计会让门控辅助奖励反转主奖励排序。
- 方法
- CONCUR 用满足单调性与天花板等分的最接近分数替换辅助奖励标准化分数，分全程与放宽两变体。
- 结果
- 两个模型家族三个模型上，数学、代码、指令遵循、写作平均分均高于所有基线与丢弃辅助奖励。
- 影响
- 多任务多奖励 RL 训练可直接换用该优势估计器，避免辅助奖励干扰主目标排序。
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