强化学习

基于深度强化学习的智能机器人路径规划技术研究在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，智能机器人在工业、服务、物流等领域的应用日益广泛。路径规划作为智能机器人运动的核心技术之一，直接影响机器人的工作效率和安全性。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术为机器人路径规划带来了新的突破。本文将深入探讨深度强化学习在智能机器人路径规划中的应用，分析其原理、优势以及面临的挑战，并通过实验验证其有效性。一、引言路径规划是指在给定的环境中，为机器人找到一条从起点到终点的最优路径，同时避开障碍物。传统的路径规划

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强化学习RL-NPC复杂奖励机制的陷阱与需求简化策略在强化学习领域，奖励函数的设计常被视为模型性能的核心驱动力。然而，本次实验揭示了一个反直觉现象：当奖励规则从4条扩展至8条时，AI贪吃蛇的觅食效率显著下降。

Ubuntu20.04系统安装IsaacSim4.5与IsaacLab环境今天用自己的Ubuntu20.04系统安装最新更新的IsaacSim 4.5 与最新版的IsaacLab遇到了问题，且这个问题组里师兄之前也遇到了，我的解决方法是从头来过，所及记录一下。

关于强化学习小记强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过**智能体（Agent）在环境（Environment）中不断尝试不同的动作（Action），并根据环境给予的奖励（Reward）**来学习最优策略（Policy），从而最大化长期回报（Return）。

【机器学习】算法分类使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。

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【强化学习】Reward Model（奖励模型）详细介绍📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

【机器学习】强化学习强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，核心思想是通过试错来学习最优策略，以最大化长期收益（奖励）。它模仿了人类或动物在与环境交互中学习决策的方式。

从零构建大语言模型全栈开发指南：第一部分：数学与理论基础-1.1.2核心数学基础：线性代数、概率论与梯度优化👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路线性代数是描述高维数据与模型结构的核心工具，其核心概念包括：

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从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南 02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖 03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南 04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战 05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估） 06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能

强化学习 - PPO控制无人机PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种强化学习算法，用于训练智能体（无人机）如何在环境中做出决策。它本质上是策略梯度（Policy Gradient）方法的一种改进，旨在提高训练稳定性，同时确保策略更新不过大。

SwanLab私有化部署教程！SwanLab私有化部署版面向所有个人用户免费开放，部署方案基于Docker Compose，能非常轻松地部署在 Windows/MacOS/Linux 机器上，希望能成为各位训练师的独门炼丹利器。

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建1. 引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“Large Language Model as a Policy Teacher for Training Reinforcement Learn

【从零打造视觉盛宴·进阶篇】城市场景建模避坑指南，常见问题轻松破！by:Ligoudan近年来，伴随着数字经济的发展，数字孪生技术已经成为推动各行业“数智化”转型的关键力量，并广泛深入地应用于智慧园区、智慧公安等领域。

Visual-RFT视觉强化微调：用「试错学习」教会AI看图说话✨ Yumuing 博客🚀 探索技术的每一个角落，解码世界的每一种可能！💌 如果你对 AI 充满好奇，欢迎关注博主，订阅专栏，让我们一起开启这段奇妙的旅程！

SwanLab简明教程：从入门到高手SwanLab 是一个开源、现代化设计的深度学习训练跟踪与可视化工具，常被称为 "中国版 Weights & Biases + Tensorboard" 。目前SwanLab在Github上已收获 1k+ Star，也借此感谢各位小伙伴的支持。

深度强化学习 | 详解过估计现象与Double DQN算法(附Pytorch实现)本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学习技术在机器人运动规划中的实战应用

Visual-RFT：基于强化学习的视觉语言模型微调技术研究Visual-RFT 代表了视觉语言模型微调领域的技术创新，通过将基于规则的可验证奖励与强化学习相结合，有效克服了传统监督微调 (SFT) 在数据稀缺场景下的局限性。本文将深入剖析 Visual-RFT 的技术原理，结合原始研究论文中的图表解释其架构设计，并探讨该方法在实际应用场景中的潜力。 Visual-RFT 的核心理念在于促进模型通过渐进式推理进行学习，而非简单地记忆标准答案。该方法鼓励模型生成多样化的响应并进行自主推理，随后基于答案正确性的验证信号调整学习方向。这种强化微调机制在对象检测和图像分类

【大模型实战篇】vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型以及体验3月6日凌晨，阿里巴巴发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B。通过大规模强化学习，千问QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现提升。在保持性能的同时，千问QwQ-32B还大幅降低部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署。

随机惯性粒子群

wheel_legged_genesis 开源项目复现与问题记录Reinforcement learning of wheel-legged robots based on Genesis

【LLM】R1复现项目（SimpleRL、OpenR1、LogitRL、TinyZero）持续更新（1）未来的工作需亟待解决：（2）应用在业务落地时，需要考虑：（3）RL 基本设置：Reward 函数定义、Penalty 函数定义 (Optional)、优化方式、训练平台注：复现工作均在 TIONE 平台上使用 1 台 ~ 4 台 GPUs 进行。上述几个开源复现工作中，只有 OpenRLHF 支持多机多卡训练。其余的仅支持单机多卡训练，且往往存在 GPU 数目的限制。在训练 TinyZero 和 LogitRL 时，就遇到了扩展 GPUs 后训练卡在初始化的问题。大部分项目使用 4 卡、8 卡、3