Reinforcement learning (RL) is an interdisciplinary area of machine learning and optimal control concerned with how an intelligent agent should take actions in a dynamic environment in order to maximize a reward signal.

DeepMind Lab是基于AI智能体的研究的另一个令人惊叹的平台。它提供了一个丰富的模拟环境，作为运行几种RL算法的实验室。它是高度可定制和可扩展的。视觉效果非常丰富，科幻风格。 8. RL应用

5 天之前 · DeepSeek-R1-Zero 通过纯RL训练，无冷启动、无SFT，这是很有魄力的举动，而其主要有三点独特的设计：RL算法GRPO、格式奖励、训练模板. 为了节省强化学习的训练成本，作者采用组相对策略优化GRPO，该方法放弃了通常与策略模型大小相同的critic模型「关于actor critic训练大模型策略那一套，详见上面提到过的此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》，尽管很多文章都声称自己写的最棒，但都不如此文」，而 …

2025年2月8日 · 随着最近 r1 爆火，我经常刷到一些有意思的话题，例如： sft 无用，rl 才是通往智能化的正解；r1 并不像是传统的强化学习，更像是监督学习；……这些话题，或多或少有我曾经的疑惑在里面，所以今天写出来和大家分…

现代 AI 系统严重依赖于像 supervised fine-tuning (SFT) 和 reinforcement learning (RL) 这样的训练后技术来使 foundation models 适应特定任务。 然而，一个关键问题仍未解决：这些方法是帮助模型记忆训练数据还是泛化到新的场景？

2025年3月3日 · 在 DeepSeek 能够破圈而出的一众原因中，完全摒弃传统的监督微调（SFT）、转而采用大规模强化学习（RL）的创新之处是关键所在，这使得模型推理能力在质上取得显著突破，更证明了强化学习在提升大语言模型推理能力方面的巨大潜力。

Model-Based RL通过对环境进行理解，建立一个环境模型，Agent可以在模型中对下一步的状态和反馈做出预测，找出最佳策略，再在现实环境中做出动作 Policy-Based RL

2024年12月30日 · RL 应用：在 RL 阶段使用宪法人工智能（Constitutional AI）技术，通过 RLAIF 方法，将 AI 反馈提炼为偏好模型，用于微调监督学习模型。 模型优势：在推理、数学和编码等方面表现出色，Claude 3 Opus 在多个评估中达到领先水平。

RL Games是一个用于实现各种强化学习算法的高性能框架。它支持多种流行的强化学习算法,并可与多种环境和仿真器集成,实现端到端的GPU加速训练。本文将详细介绍RL Games的主要特性、支持的算法和环境,以及如何使用该框架进行强化学习任务的训练。 主要特性

根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward.