Reinforcement Learning ohne TD: Divide-and-Conquer als neue Skalierbarkeit

Ein neues Reinforcement‑Learning‑Verfahren setzt auf das Prinzip „Teile und Herrsche“ und verzichtet komplett auf die klassische Temporal‑Difference‑Lernmethode. Dadurch kann es große, langfristige Aufgaben effizienter bearbeiten als herkömmliche TD‑Algorithmen.

Im Gegensatz zu on‑policy Ansätzen, die ausschließlich neue Daten der aktuellen Policy nutzen, arbeitet das neue Verfahren off‑policy. Das bedeutet, es kann sämtliche vorhandenen Daten – alte Erfahrungen, menschliche Demonstrationen oder sogar Internet‑Sammelmaterial – einbeziehen. Diese Flexibilität macht es besonders wertvoll in Bereichen, in denen Datenerfassung teuer oder schwierig ist, etwa in der Robotik, in Dialogsystemen oder im Gesundheitswesen.

Während sich die Community seit 2025 bereits gut etablierte on‑policy‑Methoden wie PPO oder GRPO bewährt hat, fehlt bislang ein skalierbares off‑policy‑Modell, das komplexe, langanhaltende Aufgaben bewältigen kann. Das Divide‑and‑Conquer‑Verfahren bietet hier einen vielversprechenden Ansatz, indem es das Problem in handhabbare Teilaufgaben zerlegt und diese unabhängig voneinander löst.

Durch diese neue Herangehensweise können Entwickler nun effizientere Lernprozesse realisieren, die sowohl die Datenvielfalt als auch die Komplexität der Aufgaben berücksichtigen, ohne dabei die Skalierbarkeit zu verlieren.