HiRE：用事后奖励编辑为策略微调突破奖励瓶颈

HiRE 是一种免训练框架，通过事后对比成功与失败轨迹，识别被基础表征模型误判为高奖励的"陷阱状态"并显式惩罚，从而把基础表征的广泛知识与物理控制感知结合起来。该方法可兼容任意基础表征与 RL 算法，实验显示其持续优于其他奖励方案，能防止价值函数崩溃与奖励作弊，实现更优样本效率与稳定策略更新，性能至少达到基础策略的 3 倍。