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R²E：面向自动奖励函数设计的多角色进化框架
$R^2E:$ A Role-driven Reward Evolutionary Framework for Automated Reward Function Design
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R²E 是一个角色驱动的奖励进化框架，用多个 LLM 角色自动设计强化学习奖励函数。其中 Explorer 负责提升新颖性以扩大搜索空间，Guardian 做保守修正以改善训练稳定性，Evolver 通过交叉和变异重组高性能奖励，动态调度策略让搜索从广泛探索逐步转向集中利用。
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