ReinForcement

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者

大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础

·2025-02-13 20:48

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解

强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning

杭州大厂Java程序媛·2025-02-13 07:02

deepseek学习笔记

1、deepseek的论文deepseek的论文《DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》于

wsnzou·2025-02-11 10:40

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

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.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

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

【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

gym-anytrading

参考：https://github.com/upb-lea/gym-electric-motorAnyTrading是一组基于reinforcementlearning(RL)的tradingalgorithms

AAA客服小高·2025-02-06 07:16

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

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

论文链接：[2501.12948]DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning实在太长，自行扔到Model

davenian·2025-02-03 18:56

AI模型升级版0.02

pps-key·2025-02-03 02:51

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning

songyuc·2025-02-02 06:50

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。

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

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

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

Rust中奖励函数的实现与应用

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，特别是在强化学习（ReinforcementLearning

AI天才研究院·2025-01-30 07:45

【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（ReinforcementLearn

MengWoods·2025-01-30 01:01

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic

资源存储库·2025-01-29 01:25

【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

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

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

学习日志6

关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法

Simon#0209·2024-09-02 22:21

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning

探索智能边缘计算：Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningGame-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningCodeofPaper"JointTaskOffloadingandResourceOptimizationinNOMA-basedVehicularEdgeComputing

瞿旺晟·2024-09-02 06:41

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。

Linductor·2024-08-27 06:32

你的DDPG/RDPG为何不收敛？

去年11月份左右，因为研究需要，了解了一下强化学习（Reinforcementlea

Mario-Chao·2024-03-22 23:00

强化学习笔记

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新0077·2024-02-20 03:10

交通流优化的一种强化学习方法

‍文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence

当交通遇上机器学习·2024-02-13 14:40

「自然语言处理(NLP)」自然语言生成(NLG)论文速递(1)

ShuYini时间:2020-02-27引言：下面是作者整理的关于自然语言生成（NLG）相关的论文文章，能找到源码的作者也直接贴出来了，如果你对NLG感兴趣或者也在找一些相关的文章，希望能够帮助你~~TILE:ReinforcementLearningBasedGraph-to-SequenceModelforNatural

Shu灬下雨天·2024-02-13 08:56

强化学习中的无模型控制

Model-FreeControlinReinforcementLearning 在modelfreecontrol中的第一个概念就是on-policy和off-policy，在现实中的很多问题

小小何先生·2024-02-12 16:17

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

使用强化学习快速让AI学会玩贪食蛇游戏(轻量级二十分钟训练+代码)

玩会贪食蛇，甚至比你厉害概述构建问题(强化学习求解的一般步骤)环境动作定义状态定义奖励设计训练奖励值收敛图采用第4种状态定义方法初步训练效果最终训练效果模型泛化迁移能力代码概述所用技术：强化学习(DeepReinforcementLearning

Y. F. Zhang·2024-02-08 09:24

【RL】Basic Concepts in Reinforcement Learning

Lecture1:BasicConceptsinReinforcementLearningMDP(MarkovDecisionProcess)KeyElementsofMDPSetState:ThesetofstatesS

大白菜～·2024-02-07 04:24

DQN的理论研究回顾

DQN的理论研究回顾1.DQN简介强化学习（RL）（Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl

Jay Morein·2024-02-06 12:50

论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案

名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI

向来痴_·2024-02-03 17:59

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算机代理在与环境的交互中学习如何执行行动，以最大化累积奖励。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

【具身智能】论文系列解读-RL-ViGen & ArrayBot & USEEK

1.RL-ViGen：视觉泛化的强化学习基准RL-ViGen:AReinforcementLearningBenchmarkforVisualGeneralization0摘要与总结视觉强化学习（VisualRL

JackCrum·2024-02-01 22:05

深度强化学习（王树森）笔记11

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese

阿正的梦工坊·2024-02-01 20:38

强化学习-论文调研-泛化性能力增强和度量

[ICML2019]QuantifyingGeneralizationinReinforcementLearning文章提出16000多个单智能体闯关游戏CoinRun，通过智能体在分割开的训练环境和测试环境上表现的性能作为

BIT龙超越·2024-01-31 18:38

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rockray21·2024-01-31 18:08

icra2021 reinforcement learning paper list

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吃醋不吃辣的雷儿·2024-01-31 08:09

深度强化学习（王树森）笔记09

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese

阿正的梦工坊·2024-01-30 09:19

深度强化学习（王树森）笔记07

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese

阿正的梦工坊·2024-01-30 00:53

深度强化学习（王树森）笔记06

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阿正的梦工坊·2024-01-29 12:01

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第八章 - 深度增强学习，开启AI智能新篇章

其中，深度增强学习（DeepReinforcementLearning,DRL）作为AI领域的一颗璀璨明星，正引领着AI系统在复杂环境中实现更高的智能水平。那么，深度增强学习究竟是什么呢？

百家峰会·2024-01-29 12:59

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深度强化学习（王树森）笔记04

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