强化学习

AI研究-109-具身智能机器人模型验证SOP流程详解｜仿真现实回放模板&理论训练出的模型需要经过严格的验证评估，并根据反馈不断改进。模拟器验证是模型策略测试中至关重要的第一步，它提供了最安全高效的验证方式。具体实施过程包括以下关键环节：

LLM 场景下的强化学习技术扫盲想象你正在和一个刚训练好的语言模型聊天。你问：“今天过得怎么样？” 模型可能回：“还行。” 也可能回：“我是个 AI，没有感情。” 人类觉得前者更自然、更友好——这就是偏好反馈。强化学习（RL）在 LLM 中的核心任务，就是让模型学会生成“人类更喜欢”的回复。

【强化学习】动态规划算法目录一、引言二、悬崖漫步环境三、策略迭代算法（一）策略评估（二）策略提升（三）策略迭代算法四、价值迭代算法

Python算法实战

腾讯送命题：手写多头注意力机制。。。最近这一两周不少公司已开启春招和实习招聘。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。

强化学习2.2 MDP实践——Frozen lakeFrozenLake 指 OpenAI Gym 库中的一个经典强化学习环境。初始化环境如下图所示，F表示正常的道路，H表示洞，G表示终点。

最高推理效率提升100%+｜让满血DeepSeekV3.1在L40S上大展身手最近深度求索公司发布了他们最先进的大模型DeepSeekV3.1，作为重要升级版本，其以混合推理架构作为核心，实现了一个模型同时支持思考模式和非思考模式，让用户可以根据需求自由切换，平衡效率与深度，其核心优势明显。

强化学习_Paper_2000_Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluationpaper Link: Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation

【RL】DAPO的后续：VAPO算法VAPO: Efficient and Reliable Reinforcement Learning for Advanced Reasoning Tasks

强化学习入门-1-CartPole-v1(DQN)本环境是OpenAI Gym提供的一个经典控制环境。官网链接：https://gymnasium.farama.org/environments/classic_control/cart_pole/

HyperAI超神经

AI预判等离子体「暴走」，MIT等基于机器学习实现小样本下的等离子体动力学高精度预测直接提起「托卡马克装置」，你可能觉得陌生。如果这样去介绍：托卡马克装置是通向最理想能源——核聚变能的重要技术之一，或许会有「原来是你」的感悟。不过这里的「核能」并非核电站的核裂变，而是更高能、清洁、安全、几乎无放射废料的核聚变。

赋范大模型技术圈

11G显存DPO强化学习微调实战相信很多做电商的朋友都遇到过这些问题：用DPO强化学习让AI学会"什么是好的专业回答"简单说就是：给AI看大量的"好回答VS差回答"对比，让它自己学会判断什么样的回答更专业、更贴心。

强化学习入门-2(Dueling DQN)本环境是OpenAI Gym提供的一个经典控制环境。官网链接：https://gymnasium.farama.org/environments/box2d/lunar_lander/

一份关于语言模型对齐的技术论述：从基于PPO的RLHF到直接偏好优化本部分旨在为大型语言模型（LLM）的对齐工作奠定概念基础，阐述其必要性，并概述构成后续更高级技术基础的经典三阶段流程。

机器学习四范式（有监督、无监督、强化学习、半监督学习）目录一、监督学习：“有标签”二、无监督学习：“无标签”三、强化学习：“无标签，有奖励机制”四、半监督学习：“有标签”

微调高级推理大模型（COT）的综合指南：从理论到实践大规模语言模型（LLM）的预训练阶段，通过在海量文本语料库（例如，Llama 3使用了超过15万亿个token的数据）上学习，赋予模型广泛的世界知识和语言能力。然而，预训练本身不足以让模型成为可靠、有用且安全的工具。后训练（Post-training）是塑造模型行为、增强特定能力（尤其是复杂推理能力）并使其与人类价值观和偏好对齐的关键阶段。

Ubuntu 20.04 安装Aerial Gym Simulator - 基于 Gym 的无人机强化学习仿真器前言： Aerial Gym Simulator 是一个基于 NVIDIA Isaac Gym，用于训练微型飞行器（MAV）平台，如多旋翼飞行器，使其学会利用基于学习的方法在杂乱的环境中飞行和导航。配置有相机、雷达等多种传感器，具备高自由度自定义仿真场景和任务的能力。

从指令遵循到价值对齐：医疗大语言模型的进阶优化、对齐与工具集成综合技术白皮书医疗AI系统面临的挑战不仅是提供事实准确的信息，更在于确保其输出的绝对安全、符合复杂的医学伦理规范、并能在与患者和专业人士的交互中展现出高度的可靠性。仅仅依赖SFT所学到的“知识”，模型可能在面对模糊不清的查询、潜在的有害指令或需要共情与谨慎的复杂场景时，表现出脆弱性甚至危险性。因此，后续的优化步骤并非锦上添花，而是确保模型能够安全、可靠、负责任地应用于现实世界的必要环节。

AI-调查研究-102-具身智能智能机械臂、自动驾驶与人形机器人的模仿学习、强化学习与多模态融合趋势AI炼丹日志-31- 千呼万唤始出来 GPT-5 发布！“快的模型 + 深度思考模型 + 实时路由”，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

强化学习（5）多智能体强化学习多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）与单智能体强化学习（Single-Agent Reinforcement Learning, SARL）区别主要体现在环境的动态性、智能体的目标、学习的复杂性等

simon_skywalker

第7章 n步时序差分 n步时序差分预测n步时序差分（n-step TD）方法是蒙特卡洛（MC）方法与时序差分（TD）方法的统一推广。蒙特卡洛方法使用完整回报，对应 n→∞n \to \inftyn→∞ 的极端情况；单步TD方法（如TD(0)）对应 n=1n = 1n=1 的极端情况。中间的 nnn 值通常能取得比两种极端方法更好的性能。