靠试错学动作的机器，打分会系统性虚高

让机器靠试错学会连续动作——油门打多大、关节转多少——这类做法叫强化学习。机器要一路维护一个估计：照现在的走法能得多少分。2018年的论文TD3发现这个估计会往高处偏，机器追着虚高分走；修法是养两套独立打分、只信较低者，并放慢换走法。

今天机器人学走路、抓东西的演示，背后常常还是这套试错学习，打分虚高的毛病也就还在。TD3的「两套打分取较低」没被后来的新方法绕开，反而成了主流算法的标配。凡是靠估分来选动作的系统，都该问一句：虚高防住了吗。

如果动作是离散的——选左还是选右，而不是打多少度——就别用它来判断；它的验证全在仿真机器人任务上，别把成绩直接外推到真机器人或别的任务。而且压低打分有代价：真实的好机会也会被一并压低，高估只是换成了低估。

《Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods》（2018）｜下次复查 2027-09-20