强化学习从入门到实践第3页

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）

DeepSeek-R1的出现是个大事件，它在技术创新方面，通过独特的强化学习与蒸馏技术，在性能上逼近国际领先模型。

·2025-02-11 21:14

DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。

·2025-02-11 12:49

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

强化学习（新的规模定律？）模型蒸馏（新的规模定律？）2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

从零开始：用Python手写神经网络

从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。

WHCIS·2025-02-11 08:27

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize

进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

DeepSeek R1为什么能

DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee

森焱森·2025-02-11 03:48

Go语言在后端开发中的应用：从入门到实践

前言随着互联网的发展，后端开发技术也在不断演进。Go语言（又称Golang）自2009年发布以来，以其简洁、高效和并发性强的特点，逐渐在后端开发中占据一席之地。无论是构建Web应用、微服务，还是开发高并发的系统，Go都展现出了巨大的潜力。本篇文章将带你了解Go语言的核心特点，并通过实例演示如何在后端开发中应用Go。1.为什么选择Go语言？1.1简洁易学Go语言的语法设计简洁，初学者可以在短时间内掌

小于负无穷·2025-02-11 01:30

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统

【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统关键词：LangChain,编程范式,记忆系统,对话系统,AI,NLP,知识库,推理1.背景介绍在人工智能领域，对话系统的研究与应用已经取得了显著的进展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-11 01:57

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

2）训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。

LLM.·2025-02-10 23:17

汽车自动驾驶AI

决策系统：基于感知数据，AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如，利用

pps-key·2025-02-10 07:00

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction，生成的token不可控，为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等）一般都会进行微调和人类对齐，通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

1.背景介绍1.1深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就，从Atari游戏到围棋，再到机器人控制，其强大的学习能力令人惊叹

AI天才研究院·2025-02-10 00:33

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

DeepSeek-R1 原理解析及 Linux 本地部署详细教程

二、DeepSeek-R1原理解析2.1强化学习训练DeepSeek-R1系列模型借助强化学习进行训练，这是其具备强大推理能力的

power-辰南·2025-02-09 12:05

一文搞懂DeepSeek - 开源模型R1

其纯强化学习的训练方法、开源与低成本的特性以及技术创新使得DeepSeek-R1成为了AI领域的一颗新星。**在多个基准测试中，DeepSeek-R1的表现优于或接近OpenAIo1。

程序员辣条·2025-02-09 01:12

老榕树的Java专题：Redis 从入门到实践

一、引言在当今的软件开发领域，数据的高效存储和快速访问是至关重要的。Redis（RemoteDictionaryServer）作为一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，因其高性能、丰富的数据类型和广泛的应用场景，成为了众多开发者的首选。本文将详细介绍Redis的基本概念、数据类型、使用场景以及实际操作示例，帮助你快速掌握Redis的使用。二、Redis简介2.1定义Redis是一个使用ANSIC

程序员_老榕树·2025-02-08 21:17

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

Deepseek成功启示：从 TRPO 到 GRPO训练LLM

本文将深入探讨LLMs的训练过程，特别是强化学习（ReinforcementLearning，RL）（深度解析DeepSeekR1：强化学习与知识蒸馏的协同力量）在这一领域的应用，从TRP

大模型之路·2025-02-08 20:03

AWS 开始指南：从入门到实践

AWS开始指南：从入门到实践Getting-StartedGettingStartedwiththeAWSCookbook项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gettings

韶格珍·2025-02-08 19:32

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享

【DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念

快撑死的鱼·2025-02-08 05:19

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT

程序猿000001号·2025-02-08 04:10

Java 8 Lambda表达式详解：从入门到实践

文章目录1.引言：告别匿名内部类，拥抱Lambda2.Lambda表达式初探：匿名函数的魅力2.1什么是Lambda？2.2Lambda表达式与匿名内部类的对比3.Lambda的基石：函数式接口3.1什么是函数式接口？3.2Lambda表达式与函数式接口的关系4.实战演练：环绕执行模式的Lambda化4.1经典模式回顾4.2Lambda重塑环绕执行5.Java8的函数式接口工具箱5.1`Predi

全端工程师·2025-02-08 02:00

【论文阅读】DeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力

AI天才研究院·2025-02-07 22:05

深入浅出 DeepSeek-Coder-V2 是如何打破闭源模型封锁的

今天，我们就从模型架构、训练数据、强化学习优化三

fertiland·2025-02-07 17:33

SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架

在人工智能(AI)和强化学习(RL)领域的发展进程中，长期记忆维持和决策优化一直是核心技术难点。传统强化学习模型在经验回溯方面存在局限性，这显著制约了其在复杂动态环境中的应用效果。

·2025-02-07 13:28

Ollama AI 开发助手完全指南：从入门到实践

本文将详细介绍如何使用OllamaAI开发助手来提升开发效率，包括环境搭建、模型选择、最佳实践等全方位内容。©ivwdcwso(ID:u012172506)目录基础环境配置模型选择与使用开发工具集成实践应用场景性能优化与注意事项最佳实践总结一、基础环境配置1.1系统要求在开始使用Ollama之前，请确保您的系统满足以下基本要求：硬件配置：CPU：4核心及以上内存：至少16GBRAM显卡：基础使用：

ivwdcwso·2025-02-07 08:36

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。

心心喵·2025-02-06 22:53

它在强化学习中的作用是什么？

“若要得到救赎，必先承受痛苦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！

追光者♂·2025-02-06 14:34

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。

liron71·2025-02-06 10:35

国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型：开启AI新征程

它用了强化学习训练，推理的时候会反复思考验证，思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面，表现相当厉害

CodeJourney.·2025-02-06 08:25

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在自然语言处理和生成任务中的表现逐渐接近人类水平。

kaichu2·2025-02-06 03:07

机器学习在金融领域的应用

个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习

AI天才研究院·2025-02-05 17:01

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

OpenAI近期在直播中，提到了两个新的概念：①强化学习微调（ReinforcementFine-Tuning）：仅需少量高质量数据（数十到数千个），模型即可通过强化学习处理复杂任务。

大模型玩家·2025-02-05 16:24

一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）

元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）在人工智能的广阔领域中，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch，简称NAS）是一颗璀璨的明星

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:22

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。

AI天才研究院·2025-02-05 14:09

【LangChain编程：从入门到实践】容错机制

【LangChain编程：从入门到实践】容错机制1.背景介绍1.1问题的由来在软件开发和编程的世界里，容错机制是不可或缺的一部分。

AI大模型应用之禅·2025-02-05 14:05

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的

武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽

·2025-02-05 02:16

python必读书单

父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python[HOT]Python2.7和孩子一起玩编程Python2.7零压力学PythonPython3.0，但也指出了如何修改示例，以支持Python2.0Python编程：从入门到实践

Vin0sen·2025-02-05 02:08

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI天才研究院·2025-02-04 18:39

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM

·2025-02-04 18:02

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。

·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和

猿享天开·2025-02-04 13:07

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型

kcarly·2025-02-04 08:50

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