多智能体强化学习MARL

强化学习：在无人驾驶中的应用

强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点
AI天才研究院·2025-01-31 19:23

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。
AI天才研究院·2025-01-31 19:22

五大多智能体 ( Multi-AI Agent) 框架对比

编者按：当前AI技术发展日新月异，多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择，找出那一个真正适合你需求的多智能体框架？
·2025-01-31 17:27

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

pytorch深度Q网络

DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela
FF-Studio·2025-01-30 19:54

启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）

公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。
爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

Rust中奖励函数的实现与应用

Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域
AI天才研究院·2025-01-30 07:45

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习
MengWoods·2025-01-30 01:01

提示词设计流程 ——《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景为例

《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景提示词设计流程是否识别改进点分析评估结果根据反馈调整提示词细化内容要求增强专业术语调整约束条件验证专业性检查内容准确性评估逻辑连贯性上下文提供角色设定指令描述输入问题设计约束条件设定输出格式定义示例参考提供开始明确目标与需求确定任务类型定义预期结果识别关键问题结构化提示词设计生成初始提示词使用
由数入道·2025-01-29 21:07

【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法，你学会了吗？

如果你还不知道GRPO，你可以先看这篇帖子：【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？看了论文跟没看一样？做两道题练练！曾经最痛恨的应试教育，却能让你深深记住这知识点。由ChatGPTo1pro生成，o1pro的输出token和写作能力比DeepSeekR1强。GRPO原论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.03300GRPO中译文链接：ht
FF-Studio·2025-01-29 21:56

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。
·2025-01-29 19:51

火出圈的DeepSeeK R1详解

强化学习驱动的训练：采用大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，显著提升推理能力。长链推理（CoT）支持：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。
清风AI·2025-01-29 17:58

DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破

其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心
热爱分享的博士僧·2025-01-29 17:52

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？
concisedistinct·2025-01-29 01:27

强化学习中，为什么用AC架构

目录强化学习中，为什么用AC架构为什么用AC架构？
资源存储库·2025-01-29 01:25

多智能体系统的构建

文章目录多智能体系统的构建方法多智能体系统的通讯协同机制大语言模型智能体的典型应用待解决的关键技术问题    与单智能体系统的独立工作模式不同，多智能体系统着重强调智能体间的协同合作，以发挥集体智慧的优势
三月七꧁ ꧂·2025-01-28 16:08

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。
一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架

受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发，本文提出了FilmAgent，这是一个新颖的、基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作框架，旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。
东临碣石82·2025-01-28 08:19

IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real

在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy
NathanWu7·2025-01-28 04:47

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward
kakaZhui·2025-01-28 00:47

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。
键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习
矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

五大多智能体 ( Multi-AI Agent) 框架对比

编者按：当前AI技术发展日新月异，多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择，找出那一个真正适合你需求的多智能体框架？
·2025-01-26 12:57

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候，都会有一定的时间延迟，这是由大模型的底层架构决定的，所以在很多应用
汀、人工智能·2025-01-26 09:47

Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法

现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的
Yuleave·2025-01-26 09:12

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计
二进制独立开发·2025-01-26 04:36

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

DeepSeek-R1的出现，正是为了解决这一问题，通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）赋予语言模型更强大的推理能力，开创了LLMs
步子哥·2025-01-26 04:26

应急管理响应决策智能体

宏观指挥核心全局视角：实时汇总灾情（洪水范围、地震烈度、火情位置）、物资库存、交通负载、舆情指标等信息；多智能体协作：根据策略或规则，对资源执行智能体、对抗智能体的防御环节、舆情管理子系统等发布指令；跨级别应急部
由数入道·2025-01-26 00:28

游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术，练就 FPS 游戏中的刚枪王！

在这个过程中，我们用到了强化学习，让AI通过自我在游戏中学习探索，最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。
游戏智眼·2025-01-25 21:31

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等
张登杰踩·2025-01-24 18:10

自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖

自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。
AI架构设计之禅·2025-01-24 06:33

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。
feifeikon·2025-01-24 02:33

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（
洪小帅·2025-01-23 12:58

【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理

我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化，该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。
东临碣石82·2025-01-22 21:27

【强化学习】Unity ML-Agents框架

目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目，它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理（Agent）。无论是希望创建更逼真
大雨淅淅·2025-01-22 11:00

智能体在环境中学习和作出决策

一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。
由数入道·2025-01-22 08:09

宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示

第1章引言：宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律，如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。
AI天才研究院·2025-01-22 05:22

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
东临碣石82·2025-01-20 19:09

【强化学习】Mava框架

目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习，首先需要明确的是，您可能是指Java框架的学习，因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域，有多个知名的框架，如Spring、SpringBoot、Hiberna
大雨淅淅·2025-01-20 11:19

【强化学习】PyTorch-RL框架

目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL
大雨淅淅·2025-01-20 05:52

【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】1. 再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述

本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。
同学小张·2025-01-20 01:11

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward
KeyPan·2025-01-19 09:19

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习
XianxinMao·2025-01-18 17:16
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