显式奖励 vs. 隐式过程奖励：强化学习中的双引擎驱动
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，奖励机制是智能体（Agent）学习的核心驱动力。传统的显式奖励（如游戏得分或任务完成标志）直接而明确，但面对复杂任务时可能显得力不从心。近年来，隐式过程奖励（如好奇心驱动或动作多样性）因其对中间过程的优化能力受到关注。Implicit Process Rewards（隐式过程奖励） 通常指在任务执行过程中，由系统或智能体内部自动生成的非显式奖励信号，用于引导行为或优化策略。它与显式奖励（如任务完成的直接反馈）不同，更多关注过程中的内在机制或动态特性。
核心概念
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“隐式” (Implicit)
- 奖励不直接来源于外部明确设定（