RL并联

服务器清理空间--主要是conda环境清理和删除

1.查看空间情况(base)zhouy24@RL-DSlab:~/zhouy24Files$df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedonudev252G0252G0%
·2025-07-20 00:14

【Vue CLI】手把手教你撸插件

本文首发于vivo互联网技术微信公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Rl8XLUX7isjXNUmbw0-wow作者：ZhuPing现如今Vue作为主流的前端框架之一，其健全的配套工具
vivo互联网技术·2025-07-19 19:25

#Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。
fzyz123·2025-07-19 13:58

AI Agent从零到精通：深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training

1.AI智能体简介：从概念到应用1.1什么是AI智能体？AI智能体是一种自主智能体，能够根据用户输入的目标，自主规划、执行和优化任务，最终生成结果。它不同于传统聊天模型（如ChatGPT）的单次回答能力，而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如：任务：用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。智能体行为：搜索资料、整理信息、撰写草稿、校对优化，全程无需用户干预。制造业场景（ManuS）：
爱看烟花的码农·2025-07-19 10:34

《Unitree RL Gym 从 0 到 1 全解析》宇树G1机器人rl_gym、legged_game 与 rsl_rl 开源项目 代码详解&&逻辑梳理

前言：此文将对宇树的RL_Gym进行详细介绍。为什么写这篇文章？
·2025-07-11 12:08

Python 强化学习算法实用指南（三）

annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十一章：理解黑盒优化算法在前几章中，我们研究了强化学习（RL
绝不原创的飞龙·2025-07-11 12:07

Text2Reward学习笔记

1.提示词请问，“glew”是一个RL工程师常用的工具库吗？请问,thiscodebase主要是做什么用的呀？
·2025-07-11 11:35

ReAct (Reason and Act) OR 强化学习（Reinforcement Learning, RL）

简单来说，ReAct是一种“调用专家”的模式，而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解，我们从一个生动的比喻开始，然后进行详细的对比。
SugarPPig·2025-07-08 16:44

爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南

RL来救场！”
许泽宇的技术分享·2025-07-07 09:58

【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析

强化学习（ReinforcementLearning,RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（ReinforcementLearning,RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based
烟锁池塘柳0·2025-07-05 19:49

返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘

为了突破这一技术瓶颈，我们引入了强化学习（ReinforcementLearning,RL），通
·2025-07-05 18:12

R7F0C020M2DFB-C#AA0 16位单片机微控制器MCU Renesas

-HALT模式-STOP模式-SNOOZE模式RL78CPU内核：-3段流水线的CISC哈佛体系结构-最短指令执行时间：能在高速（0.04167μs：以高速内部振荡器时钟24MHz运行时）到超低速（30.5μs
·2025-07-05 12:32

强化学习RLHF详解

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数
贝塔西塔·2025-07-04 01:36

DeepSeek打破AI天花板：MoE架构+RL推理，效率提升5倍的底层逻辑

文章目录一、引言二、MoE架构：高效计算的核心支撑（一）MoE架构概述（二）DeepSeekMoE架构的创新点（三）MoE架构的代码实现示例三、RL推理：智能提升的关键驱动（一）RL推理概述（二）R1的训练流程
m0_74825409·2025-07-03 08:08

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
三谷秋水·2025-07-01 07:21

电容器保护测控装置：原理与功能解析

其采用保护测控一体化设计，集成通信接口，支持组屏或就地安装，实现对并联电容器组的全方位监控与故障防护。
·2025-07-01 06:12

常见的强化学习算法分类及其特点

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。
ywfwyht·2025-06-30 01:29

Delta视觉定位系统

Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体，成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。
东城十三·2025-06-29 18:38

川翔云电脑全新上线：三维行业高效云端算力新选择

二、硬件配置与性能参数CPU机型（侧重计算能力）GPU机型（图形渲染/AI训练）性能亮点支持最高8卡并联，显存叠加提升复杂场景处理能力。
渲染101专业云渲染·2025-06-28 15:51

ROS2 强化学习：案例与代码实战

一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。
芯动大师·2025-06-27 21:56

DeepSeek打破AI天花板：MoE架构+RL推理，效率提升5倍的底层逻辑

文章目录一、引言二、MoE架构：高效计算的核心支撑（一）MoE架构概述（二）DeepSeekMoE架构的创新点（三）MoE架构的代码实现示例三、RL推理：智能提升的关键驱动（一）RL推理概述（二）R1的训练流程
泡泡Java·2025-06-27 02:13

强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程

1引言随着人工智能的快速发展，强化学习（ReinforcementLearning,RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。
荣华富贵8·2025-06-26 07:04

强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览

一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支，研究智能体（Agent）在动态环境中通过与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习（有标注数据）和无监督学习（无目标）不同，强化学习通过“试错”学习，不依赖先验知识，适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体（Agent）：执行决策的主体，如游戏AI、机器人。环境（Environment）：智能体之外的一切，如棋盘、物理世界
MzKyle·2025-06-24 10:39

动手学强化学习 第10章-Actor-Critic 算法 训练代码

基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU
zhqh100·2025-06-23 06:08

生成本地 微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤

在本地微调并应用强化学习（RL）对Qwen-3-4B模型进行研究和搭建，是一个复杂但可行的过程。以下是一个详细的流程步骤，涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个阶段。
行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

【无标题】

在本地对Qwen-3-4B模型进行微调，并结合强化学习（RL）以提高其从自然语言（TXT）到结构化查询语言（SQL）的转换能力（即TXT2SQL），是一个复杂但非常有价值的任务。
行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。
UnknownBody·2025-06-20 10:09

SiLM9409双通道H桥电机驱动器深度解析——紧凑型24V系统电机控制解决方案

多模态驱动架构SiLM9409是一款面向12V/24V工业系统的双通道H桥驱动器，采用NFET+PFET复合功率级设计，具备三种核心工作模式：双直流电机驱动：独立控制两个直流电机（如机器人双轮差速系统）并联高功率输出
Hailey深力科·2025-06-19 16:55

训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM

arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作（带CoT的RL
大模型最新论文·2025-06-18 13:20

【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent

1stauthro:PatrickJiangpaper:[2505.14146]s3:YouDon’tNeedThatMuchDatatoTrainaSearchAgentviaRLcode:pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励
·2025-06-18 04:50

强化学习-K臂老虎机

强化学习强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略
·2025-06-16 19:06

九章云极发布九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0， 开创Serverless+RL技术趋势

‌2025年6月16日北京讯‌——AI独角兽企业九章云极DataCanvas在“九章云极智能计算论坛”上正式发布新一代全栈智能计算云平台——九章智算云AlayaNeWCloud2.0，并同步启动全球首个强化学习智算服务。该平台基于Serverless技术架构与强化学习技术的深度融合，成功突破“秒级生成百万token级”的性能瓶颈，旨在为全球AI创新企业及研发机构提供智能计算基础设施级服务。九章智算
·2025-06-16 15:42

编辑文章 - 题解：P11557 [ROIR 2016] 有趣数字 (Day 2)

题目要求计算区间l∼rl\simrl∼r内有趣的数字的数量。那么1∼r1\simr1∼r的有趣数字的数量减去1∼l−11\siml-11∼l−1的数量就是区间内有趣数字的数量。
lhschris·2025-06-14 22:40

保诚发布PRUD币，重塑Web3健康金融生态版图

PRUD币基于Solana公链发行，由保诚Web3事业部牵头，并联合欧易W
·2025-06-13 10:09

BMS基础入门

串联可以增加电压，并联可以增加放电倍率。实际应
SundayBear·2025-06-13 06:07

限流电阻的选择

其原理是：电阻RL是负载电阻，R为稳压调整电阻（也称为限流电阻），D为稳压管。按稳压电路设计准则，在输入电压基本不变时，RL变小时，流过RL的电流增加，但流过
XTao EmbedLogs·2025-06-11 03:35

人工智能-SFT（Supervised Fine-Tuning）、RLHF 和 GRPO

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）和GRPO群体相对策略优化(GRPO，GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL
高效匠人·2025-06-10 21:54

示波器有源探头和无源探头区别

核心区别特性无源探头有源探头电源需求无需外部供电需要外部电源（如电池或示波器供电）内部元件仅电阻、电容等无源元件包含放大器、场效应管等有源元件带宽通常≤500MHz（典型值）可达数GHz（例如10GHz以上）输入阻抗高（典型值：10MΩ并联
一个纯粹的人丶·2025-06-10 05:30

【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现了卓越的推理能力。
量子-Alex·2025-06-08 18:51

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning，RL）：智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时，尝试使所获得的奖励最大化的算法。
小城哇哇·2025-06-08 07:03

论文速读|RP1M：用于双手灵巧机械手弹奏钢琴的大规模运动数据集

这些专家轨迹是通过为每首歌曲训练一个强化学习（RL）代理，并使用不同的随机种
·2025-06-08 02:30

【速写】TRL：Trainer的细节与思考（PPO/DPO+LoRA可行性）

另一个问题就是奖励函数的设置，这个是RL从诞生以来一直存在的一个老大难问题。现在有很多方案，但是我始终觉得
囚生CY·2025-06-06 07:08

DexArt Benchmarking Generalizable Dexterous Manipulation with Articulated Objects

文章目录概述概述accepted：CVPR2023项目主页文章解读参考：    RL的工作，很清晰的idea，后续可以读代码项目仓库
好气呀·2025-06-03 02:23

如何知道超声波换能器达到了谐振频率？

输出强度与稳定性提升谐振时换能器阻抗最小（串联谐振）或导纳最大（并联谐振），与驱动电路匹配更佳，减少能量反射，确保超声波信号强度稳定。例如超声波清洗需高强度声波，依赖并联
YONYON-R&D·2025-06-03 01:14

各大公司电子类招聘题目精选

（仕兰微电子）5、负反馈种类（电压并联反馈，电流串联反馈，电压串联反馈和电流并联反馈）；负反馈的优点（降低放大器的增益灵敏度，改变输入电阻和输出电阻，改善放大器的线性和非线性失真，有效地扩展放大器的通频带
zqz_joshua·2025-06-02 20:09

MPTCP 聚合吞吐

尽量避免同步协调，串接合力总是比并联来得容易。但必须注意，子路径必须不能太异构，聚合Wi-Fi，5
dog250·2025-06-02 13:44

WAYON维安提升安全，维安175℃ 结温车规级TVS更给力

其常并联于被保护系统的前级，当电路正常工作时，TVS处于截至状态（高阻态），不影响电路工作。当电路出现异常过电压并达到TVS（雪崩）击穿电压时，TVS迅速由高阻态突变为低电阻
KOYUELEC光与电子勤能补拙·2025-06-02 00:43

强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践

强化学习，逆强化学习，强化学习算法，逆强化学习算法，深度强化学习，应用场景1.背景介绍在人工智能领域，强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展
AGI大模型与大数据研究院·2025-06-01 16:16

Med-R1论文阅读理解-1

本文提出了一种名为Med-R1的新框架，旨在通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）提升视觉-语言模型（Vision-LanguageModels,VLMs）在医疗领域的推理能力与泛化能
要努力啊啊啊·2025-05-30 10:19

REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解：python从零实现

以下是翻译后的Markdown文档：引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）的目标是训练智能体（agent
AI仙人掌·2025-05-29 17:40
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