对齐与评测

Joelle Pineau

乔埃勒·皮诺

可复现研究 · 强化学习评测

Joelle Pineau 是机器学习与机器人研究者，长期推动研究可复现性。她在麦吉尔大学开展研究，曾于 2017 至 2025 年在 Meta 领导 FAIR 相关研究团队，其工作也涉及医疗和决策系统。

在 Deep Reinforcement Learning that Matters 中，她与合作者分析随机种子、超参数及代码实现等因素怎样影响实验结果。一次运行得到更高分，不足以说明算法本身更好，比较需要一致的实验条件与合理的结果统计。

她也推动研究检查清单和会议层面的可复现计划，要求更清楚地记录代码、数据、计算条件与实验设置。这些工作没有提出一个新的聊天模型，却改善了判断模型进步是否可信的基本方法。