Position: RL-Forscher müssen zwischen dem Lösen von Simulatoren und der Verwendung von Simulatoren als Proxy unterscheiden

arXiv:2606.28433v1 Ein Ziel der Reinforcement-Learning-Forschung ist das Verständnis von universellen sequenziellen Entscheidungsfindung, wobei Benchmark-Simulatoren als Proxy für das Lernen in Einsatzszenarien verwendet werden. Bei der Durchführung von Experimenten ist das Ziel jedoch, hohe Leistung zu erreichen