强化学习从入门到实践

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

Hindsight Experience Replay (HER) 算法

HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制

C7211BA·2025-01-31 23:25

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。

C7211BA·2025-01-31 23:25

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。

电气_空空·2025-01-31 20:54

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

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

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在现代信息社会中，数据的爆炸性增长使得如何高效地从海量数据中提取有用信息成为一个重要课题

AI天才研究院·2025-01-31 05:15

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

python类_1

由于我不懂如何使用类，于是翻出旧书《Python编程从入门到实践第3版》来加深自己对于类的理解。二、创建和使用类写一个表示小狗的简单类Dog，它表示的不是特定的小狗，而是任何小狗。

复习法处理好·2025-01-29 20:53

《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

Python编程从入门到实践(第2版)个人学习笔记

这是本人学习Python编程从入门到实践(第2版)个人学习笔记，书本如下目录一、变量和简单数据类型1.1字符串和数1.1.1字符串部分方法的使用1.1.2f字符串的用法1.1.3删除空白1.1.4数中的下划线

Xx_Studying·2025-01-28 11:10

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

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

python编程入门电子书-Python编程从入门到实践PDF电子书

本书的第一部分介绍编写Python程序所需要熟悉的基本概念，其中很多都适用于所有编程语言，因此它们在你的整个程序员生涯中都很有用。第1章介绍在计算机中安装Python，并运行第一个程序——它在屏幕上打印消息"Helloworld！”。第2章论述如何在变量中存储信息以及如何使用文本和数字。第3章和第4章介绍列表。使用列表能够在一个变量中存储任意数量的信息，从而高效地处理数据：只需几行代码，你就能够处

编程大乐趣·2025-01-26 12:11

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

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

【Python学习笔记】简单调用百度API应用

#本文一切代码及理论均来自于郑秋生、夏敏捷二位老师主编《Python项目案例发从入门到实践》一书，本人仅做微改。创作本文的目的仅为总结本人的学习过程和成果，借此巩固。

白马银枪素征袍·2025-01-23 15:46

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

如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南

一、引言在当今数字化时代，网络上的数据量呈爆炸式增长，能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段，在各个领域都有着广泛的应用，无论是数据分析、机器学习的数据集构建，还是市场调研、价格监测等商业场景，掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。然而，对于初学者来说，面对琳琅满目的工具和复杂的网络环境，可能会感到无从下手。本文将带你逐步深入了解爬虫技术

CodeJourney.·2025-01-22 14:23

【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

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