Credit Assignment Problem（信用分配問題） 是機器學習，尤其是強化學習（RL）中的核心挑戰之一，指的是如何將最終的獎勵或懲罰準確地分配給導致該結果的各個中間動作或決策。在序列決策任務中，智能體執行一系列動作后獲得一個最終獎勵，但每個動作對最終結果的貢獻程度往往難以直接判斷，尤其是當獎勵延遲或多個動作相互影響時。例如，在數學推理任務中，模型生成的答案正確與否可能取決于多個中間步驟的推導，但最終獎勵僅在答案完成后給出，此時需要確定每個步驟的正確性對最終結果的貢獻。
一、信用分配問題（Credit Assignment Problem）的定義與背景
1. 定義
信用分配問題是機器學習和控制理論中的核心挑戰之一，指的是在序列決策或復雜系統中，當獲得一個最終結果（如獎勵、誤差或成功/失敗信號）時，如何將該結果合理歸因于序列中各個中間步驟的行為或決策。簡而言之，它解決
