强化学习论文笔记第7页

强化学习：策略迭代与价值迭代

1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种从环境到行为的序列决策模型。

杭州大厂Java程序媛·2025-05-03 12:47

小米开源Xiaomi-MiMo-7B 详情

目前多数成功的强化学习（RL）工作，尤其是提升代码推理能力的研究，都依赖于大型基础模型（如32B模型）。通常认为，小型模型难以同时在数学和代码推理能力上取得均衡提升。

Panesle·2025-05-02 23:49

TTRL：实时强化学习，开启无标签数据推理新篇章

TTRL：实时强化学习，开启无标签数据推理新篇章TTRLTTRL:Test-TimeReinforcementLearning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tt

沈菱嫱Marie·2025-05-02 20:58

浙大：指导机制优化LLM偏好对齐

ImprovingDataUtilizationinDirectPreferenceOptimizationUsingaGuidingReferenceModel来源：arXiv,2504.15843摘要直接偏好优化（DPO）通过在没有明确奖励模型的情况下直接优化人类偏好，简化了大型语言模型（LLM）从人类反馈（RLHF）中的强化学习

大模型任我行·2025-05-02 13:42

强化学习：pip install gym版本0.20.0安装报错及解决

今天在做强化学习马里奥时需要安装gym==0.20.0时发生报错，其中C++编译环境是存在的。报错信息首先，执行。

狗狗学不会·2025-05-02 11:33

PyTorch 深度学习实战（23）：多任务强化学习（Multi-Task RL）之扩展

之前的PyTorch深度学习实战（23）：多任务强化学习（Multi-TaskRL)总结扩展运用代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorch.distributionsimportNormalfromtorch.ampimportautocast

进取星辰·2025-05-02 04:11

Universal Value Function Approximators 论文阅读（强化学习，迁移？）

前言UniversalValueFunctionApproximators个人实现（请大佬指正）*关于UVFA如何迁移的问题，这也是我为什么反复看这篇文章的原因，我觉值函数逼近的最大用法就是如何迁移，如果仅仅是更改值函数的结构，这没有太大意义。但是从面前理解来看并没有回答好如何迁移这个问题我想把思路给各位学者分享也请给我学者为我指正UniversalValueFunctionApproximato

Venus-ww·2025-05-02 02:57

PPO算法详解：强化学习策略优化的新高度

PPO算法PPO（ProximalPolicyOptimization，近端策略优化）算法是一种在强化学习领域广泛应用的策略优化算法。

KangkangLoveNLP·2025-05-01 11:54

DeepSeek最新大模型发布-DeepSeek-Prover-V2-671B

年4月30日，DeepSeek开源了新模型DeepSeek-Prover-V2-671B，该模型聚焦数学定理证明任务，基于混合专家架构，使用Lean4框架进行形式化推理训练，参数规模达6710亿，结合强化学习与大规模合成数据

AI方案2025·2025-05-01 09:36

机器学习——机器学习概述

机器学习——机器学习概述1什么是机器学习2为什么使用机器学习3常用术语和示例4机器学习系统的类型4.1有监督学习4.2无监督学习4.3半监督学习4.4强化学习4.5批量学习4.6在线学习（核外学习）4.7

会灭火的程序员·2025-05-01 08:02

IsaacLab最新2025教程(7)-创建Interactive Scene

在isaaclab中创建的强化学习训练环境有两种：directworkflow，风格与isaacgym一样。

Calm_dw·2025-04-30 23:08

[论文笔记]Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Com

引言今天带来论文Adaptive-RAG:LearningtoAdaptRetrieval-AugmentedLargeLanguageModelsthroughQuestionComplexity的笔记。检索增强的大型语言模型(LLMs)已经成为一个有希望的方法，将外部知识库的非参数化知识整合到LLMs中，从而提高了几个任务的响应准确性。但并不是所有用户请求都只属于简单或复杂类别中的一个。在这项

愤怒的可乐·2025-04-30 14:36

强化学习入门指南 - Python实现

强化学习入门指南-Python实现强化学习（ReinforcementLearning）是一种解决机器智能问题的方法，通过智能体与环境的交互学习最优策略，最终使得智能体能够在环境中获得最大的回报。

CodeWG·2025-04-30 14:33

【大模型解惑】大模型如何在 Supervised Fine‑Tuning (SFT) 之后进行 PPO 强化学习微调？

近年来主流的大模型对齐流程已趋于“三段式”：预训练→SFT（监督微调）→RLHF（强化学习阶段，常用PPO）。

云博士的AI课堂·2025-04-30 08:27

【大模型开发解惑】DeepSeek-R1 强化学习（RL）步骤与方法解析

DeepSeek-R1强化学习（RL）步骤与方法解析目录DeepSeek-R1的RL框架概述1.1核心算法：GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）1.2奖励机制设计RL

云博士的AI课堂·2025-04-30 08:27

OpenAI o1模型的深度解析：为啥它会引领AI的未来？

全文目录：开篇语前言OpenAI的技术基础与理论框架深度学习与神经网络强化学习与自监督学习o1模型的设计理念与创新多模态的学习方式自监督学习的提升Transformer架构的优化示例代码：如何用o1模型生成对话文本示例

喵手·2025-04-30 05:33

深度对比：DeepSeek与ChatGPT的技术差异与范式演进

一、架构设计的哲学分野符号系统与神经网络的融合度DeepSeek采用混合架构，其核心创新在于将符号逻辑系统与深度强化学习框架耦合。

张家铭02·2025-04-29 07:21

超级创新思路：基于CBAM-Transformer的强化学习时间序列预测模型（Python\matlab实现）

首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、估计预测、天气预测、流量预测、故障检测等领域！目录首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！需要完整代码可私信或评论！本方案可用于医疗、金融、交通、零售、光伏功率预测、估计预测、天气预测、流量预测、

清风AI·2025-04-28 10:35

强化学习(Q-Learning)与路径搜索(A*)的联系

A*算法作为路径搜索的一种典型算法，是在广度优先搜索(BFS)的基础上扩展的。从A点到B点，BFS算法的思路属于路径穷举了：从A点开始，遍历相邻节点放入队列尾部，然后从队头拿出一个节点，搜寻其邻域放入队列尾部，直到找到B点A*算法是在BFS的基础上，加入一个启发值，这个启发值又被称为代价函数：f（n）=g（n）+h（n）代价函数有两个部分构成，g是当前位置n的代价值，h是到目标的预估代价值，当然这

qq_43133135·2025-04-28 06:10

深度强化学习实战：探索与行动的交响曲

深度强化学习实战：探索与行动的交响曲DeepReinforcementLearningInActionCodefromtheDeepReinforcementLearninginActionbookfromManning

宗津易Philip·2025-04-28 02:15

深度强化学习（DRL）实战：从AlphaGo到自动驾驶

开发者可通过本文掌握：主流DRL算法特性对比与选型决策树安全约束强化学习（SafeRL）的工程实现从仿真到部

layneyao·2025-04-28 02:14

【前瞻技术布局】咖啡机器人：具身智能技术首阶段探索与实践

一、前言我是一名京东具身智能算法团队的研究人员，目前，主要专注在真实场景真实机器人下打造一套快速落地新场景的具身智能技术架构，聚集机器人操作泛化能力提升，涉及模仿/强化学习、“视觉-语言-动作”大模型等方法研究

京东云开发者·2025-04-28 00:00

(11-6-01）基于深度强化学习的量化交易Agent：优化投资组合

10.7最小方差投资组合分配最小方差投资组合分配是一种通过优化投资组合权重，以最小化整个投资组合的方差（波动性）的方法。这种方法旨在构建一个投资组合，使其在给定一组资产的情况下，具有最小的风险。通过调整不同资产在投资组合中的权重，以达到整体风险最小化的目标，这种方法在现代投资组合理论中占有重要地位。10.7.1优化投资组合（1）PyPortfolioOpt是一个Python库，用于进行投资组合优化

码农三叔·2025-04-27 21:43

PyTorch作为深度学习框架在建筑行业的应用

以下是其典型应用场景及案例解析：一、AI驱动的建筑设计优化生成式设计与参数化建模遗传算法与模型训练：PyTorch可通过强化学习训练生成式模型，优化建筑形态与功能布局。

小赖同学啊·2025-04-27 20:36

目前大模型主攻的研究方向

长推理范式（Long-RangeReasoningParadigm）在AI系统中，特别是针对自然语言处理（NLP）和强化学习等领域，旨在提升模型处理复杂问题时的能力，使其能够进行更深入的逻辑推理、长期规划和复杂决策

卢旗·2025-04-27 05:31

1）强化学习入门

#网页连接_需要认真学习#【强化学习】40分钟透彻理解理论+实践+改进；一气呵成，践行科技美学！

SLAM必须dunk·2025-04-27 05:27

理想MindVLA学习解读

1）关键技术3D高斯混合专家模型MoE从头训练的LLM模型底座人类反馈强化学习基于扩散模型的自车+周车闭环轨迹2）框架3）引申的技术细分

SLAM必须dunk·2025-04-27 05:57

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

一、构建人工智能认知框架（一）基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论

小李独爱秋·2025-04-26 18:49

论文笔记--Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

论文笔记--Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1池化层2.2.2

Isawany·2025-04-26 10:56

清华大学Deepseek教程学习总结（三）

一、DeepSeek基础信息产品定位开源免费商用模型DeepSeek-R1性能对标OpenAIGPT-4强化学习技术显著提升数学/代码/推理能力核心优势国产化+开源+免费+多语言支持支持联网搜索/文件解析

司南锤·2025-04-26 03:41

强化学习在实体机器人中的部署实践：从仿真到现实的迁移之路

1.强化学习与实体机器人概述1.1强化学习基本原理强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。

学习ing1·2025-04-25 14:37

Q-Learning算法：从原理到路径搜索代码实现

文章目录一、引言二、强化学习基础三、Q-Learning算法3.1Q-Learning算法概述3.2Q值的定义3.3Q-Learning算法步骤3.4Q-Learning的收敛（Bellman期望方程）

艰默·2025-04-25 10:07

DQN算法：演进、原理推导及代码实现

：用神经网络近似Q函数二、DQN的原理推导2.1马尔可夫决策过程2.2Q值函数与Q学习2.3DQN的函数逼近2.4经验回放与目标网络的结合2.4.1经验回放2.4.2目标网络三、DQN的代码实现引言在强化学习领域

艰默·2025-04-25 10:07

强化学习中的奖励模型构建与应用：从理论到实践

神经网络奖励模型实现3.奖励模型的训练与评估3.1训练流程3.1.1损失函数选择3.2模型评估指标4.奖励模型的应用场景4.1在RL训练中的使用流程4.2典型应用案例5.进阶技巧与挑战5.1常见问题解决方案5.2逆强化学习

北辰alk·2025-04-25 07:48

使用DeepSeek-Prover-V1.5解决数学问题

DeepSeek-Prover-V1.5-RL+RMaxTS是一个结合强化学习和搜索策略的自动定理证明系统。

weixin_30777913·2025-04-24 08:42

大模型相关 XSS等漏洞事件深度剖析

模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建形成深度神经网络，并增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、

阳光普照世界和平·2025-04-24 06:00

【强化学习理论】状态价值函数与动作价值函数系列公式推导

由于时常对状态价值函数与动作价值函数之间的定义区别、公式关系迷惑不清，此次进行梳理并作记录。理解公式推导需要先了解基础定义中几个概念。文章目录基础定义奖励函数回报价值价值函数状态转移矩阵策略状态转移函数状态价值函数动作价值函数状态价值函数与动作价值函数之间的关系==关系1====关系2==贝尔曼方程(BellmanEquation)贝尔曼期望方程(BellmanExpectationEquatio

Mocode·2025-04-24 06:29

论文阅读：2023 ICLR Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback

WhiffeYF/article/details/142132328SafeRLHF:SafeReinforcementLearningfromHumanFeedback安全RLHF：通过人类反馈进行安全强化学习

CSPhD-winston-杨帆·2025-04-22 15:51

强化学习笔记（二）

强化学习笔记（二）策略评估预测与控制动态规划马尔可夫决策过程中的策略评估（预测）马尔可夫决策过程控制策略迭代贝尔曼最优方程价值迭代最优性原理定理确认性价值迭代价值迭代算法价值迭代和策略迭代的区别动态规划算法总结表参考书目

高能阿博特·2025-04-22 14:43

强化学习笔记【3】表格型方法（tabular methods）

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习

开心果小李·2025-04-22 14:41

（9-7）基于深度强化学习的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：回测交易策略

9.10回测交易策略回测在评估交易策略绩效方面至关重要，自动化的回测工具因减少人为错误的风险而备受青睐。通常我们使用Quantopian的pyfolio包进行回测，该工具易于使用，提供了各种独立图表，全面展示了交易策略的绩效情况。1.回测统计在量化金融领域，回测统计通常是指通过回测得到的统计数据，用于评估和比较交易策略的性能。这些统计数据可能包括年

码农三叔·2025-04-22 08:04

多智能体深度强化学习(MADRL)开源项目安装与使用指南

多智能体深度强化学习(MADRL)开源项目安装与使用指南MADRLRepocontainingcodeformulti-agentdeepreinforcementlearning(MADRL).项目地址

叶展冰Guy·2025-04-22 04:42

强化学习系统学习路径与实践方法

一、学习路径规划1.基础巩固阶段（1-2个月）必读教材：《ReinforcementLearning:AnIntroduction》(Sutton&Barto)第1-6章重点掌握：马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程、动态规划（DP）、蒙特卡洛（MC）、时序差分（TD）算法。数学基础：概率论（期望、方差、条件概率）线性代数（矩阵运算、特征值）优化理论（梯度下降、凸优化）补充资源：MIT线性代数课

豆芽819·2025-04-21 23:43

主流物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台对比

以下是当前主流的物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台的特点和适用场景，方便根据需求选择：NVIDIA系列✅IsaacLabv1.4/v2特点：基于Omniverse+IsaacSim，属于高端视觉+机器人仿真框架

喵先生!·2025-04-21 18:45

论文阅读：2023 arxiv A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback

ASurveyofReinforcementLearningfromHumanFeedbackhttps://arxiv.org/pdf/2312.14925https://www.doubao.com/chat/3506943124865538速览这篇论文是关于“从人类反馈中进行强化学习

CSPhD-winston-杨帆·2025-04-21 12:42

DeepSeek与其他大模型性能参数详细对比

以下是详细的对比分析：技术架构对比特性DeepSeekOpenAIGPT-4GoogleGeminiAnthropicClaude架构混合专家（MoE）架构，结合强化学习基于Transformer的密集模型多模态模型

胡萝卜不甜·2025-04-21 09:58

直播带货AI电商系统超级进化：从实时推荐到虚拟主播的全栈实现（附完整代码）

4.9万亿，传统直播间面临三大痛点：用户停留时长B{AI网关}B-->C[实时推荐引擎]B-->D[虚拟主播系统]B-->E[智能场控系统]C-->F[图神经网络]D-->G[NeRF渲染]E-->H[强化学习

夏末之花·2025-04-21 02:16

Datawhale | 聊聊强化学习发展这十年

原文链接：聊聊强化学习发展这十年（前言：这篇文章我从祖师爷评上图灵奖的时候开始写的，但不停的在删了重写，删了重写，到现在为止才出一个我勉强接受的版本。

双木的木·2025-04-19 18:40

人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）

一、核心框架分类与适用场景人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：1.深度学习框架（1）PyTorch核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发

赛博AI Lewis·2025-04-19 09:47

人工智能学习指南：从入门到实践

回溯早期，简单的规则引擎和专家系统拉开了人工智能探索的序幕，而如今深度学习、强化学习等前沿技术已广泛渗透到各个领域，深刻改变着我们的世界。在计算机视觉领域，人工智能算法展现出了令人惊叹的图像识别能力。

尚雷_TechTalk01·2025-04-19 09:46

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