研究揭示自适应课程下强化学习智能体训练失稳病理
原文标题：Training Stability under Adaptive Curricula
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论文研究无监督环境设计（UED）生成的自适应课程下学习器是否仍可训练，发现参数膨胀、价值-结果排序退化、表征多样性丧失等反复出现的病理，伴随停滞与性能下降。受控干预表明稳定学习器可提升长程性能与零样本泛化，提出「学习器可训练性」作为 UED 的补充设计原则。
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