
Reinforcement learning - Wikipedia
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 …
强化学习入门之RL简述(一) - 知乎 - 知乎专栏
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。 …
一文速览火爆全球的推理模型DeepSeek R1:如何通过纯RL训练以 …
6 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, …
如何理解 LLM 中的 RL 算法? - 知乎专栏
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 …
SFT vs. RL | AI模型泛化能力之争 - 知乎 - 知乎专栏
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 …
万字梳理:揭秘 DeepSeek 中的 RL 与 AGI 下一步丨AIR 2025 - AI …
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 …
RL真的很简单 手把手带你入门强化学习 - CSDN博客
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
万字解读 LLMs+RL 综述!| open AI 引领LLMs结合强化学习新范 …
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 …
RL Games: 高性能强化学习框架 - 懂AI - dongaigc.com
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 …
强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
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 …
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