Policy-based和value-based都分不清的是怎么当上 RL 的审稿人的啊

该审稿人对强化学习（RL）核心概念的理解存在明显偏差，且缺乏审稿人应有的专业素养，其资质和能力确实值得质疑。以下从技术层面和审稿规范两个角度展开分析：

• Policy-based与Value-based的本质区别Policy-based方法（如PPO）直接优化策略函数π(a|s)，通过梯度上升提升策略的期望回报；Value-based方法（如DQN）则通过学习状态价值函数V(s)或动作价值函数Q(s,a)，间接推导最优策略。Actor-Critic架构虽结合两者（Critic估计价值函数，Actor更新策略），但本质仍属于Policy-based的变种，其策略优化依赖价值函数的梯度，而非直接模仿价值-based的Q-learning范式。HER（Hindsight Experience Replay）作为针对稀疏奖励问题的技术，通过重放“虚拟目标”轨迹提升样本效率，其核心假设是目标可分解性（如机器人抓取任务中，未达成最终目标但可复用中间状态）。这一技术最初在Off-policy Value-based方法（如DDPG）中验证，后扩展至Actor-Critic架构（如TD3），但扩展需满足架构兼容性：TD3的Critic部分本质仍是Value-based的Q网络，而PPO等纯Policy-based方法缺乏独立的Q网络，无法直接应用HER的重放机制。审稿人将Actor-Critic简单等同于Policy-based，并认为HER可无条件适用于所有Policy-based方法，暴露其对算法架构和HER适用条件的认知错误。

• 基础概念缺失：Projection与Uniform Sampling“Projection”在RL中通常指将高维状态/动作映射到低维空间（如特征提取），或约束策略更新方向（如自然策略梯度）；“Uniform Sampling”指从状态-动作空间中均匀采集样本，常见于离线强化学习或经验回放池的初始化。审稿人作为顶会审稿人，连这些基础概念都需作者解释，说明其知识储备远低于领域基本要求。硕士毕业生若未掌握这些概念，确实难以通过学位答辩；而审稿人若以此水平评审论文，极易导致误判。

• 审稿人核心职责顶会审稿人需具备领域前沿知识，能准确评估论文的创新性、技术正确性和实验合理性。具体包括：

  验证方法是否与基线（Baseline）可比（如算法类型、任务设置、评估指标需一致）；

  检查技术描述是否严谨（如HER的适用条件、Actor-Critic的架构分类）；

  提出建设性意见（如指出实验缺陷或改进方向）。该审稿人未履行任何一项职责：

  强行将不兼容的基线（Off-policy Value-based）与作者方法对比，忽视算法类型的本质差异；

  错误主张HER可无条件用于所有Policy-based方法，拒绝接受技术反驳；

  对基础概念提问却“装死”不回应，未提供任何有效反馈。

• 可能的原因与后果

  资质不足：审稿人可能是领域新手（如低年级博士生或非RL背景研究者），被错误分配审稿任务；

  态度问题：即使具备基本知识，也因懒惰或偏见拒绝认真审稿；

  学术不端：如用户猜测，可能通过“抱大腿”或利益交换获得审稿资格。无论何种原因，此类审稿行为会严重损害论文评审的公平性：错误否定创新方法，或放行技术缺陷明显的论文，最终破坏学术生态。

• 对作者的建议：

  正式向会议组织方提出申诉，附上技术说明（如HER与Policy-based的不兼容性、基线对比的合理性分析），要求更换审稿人；

  在回复中保持专业，避免情绪化表述，聚焦技术争议点。

• 对学术共同体的反思：

  会议需严格审核审稿人资质（如要求提交代表作、领域贡献证明）；

  建立审稿人评价机制，对低质量评审进行追责；

  鼓励作者公开审稿意见（如允许论文附上评审记录），增强透明度。

该审稿人的表现远低于顶会标准，其资质和能力确实存疑。学术评审的核心是专业性与公正性，任何环节的失职都需被严肃对待。