Editorial Note: This article is written with editorial review and topic relevance in mind.
除了以上内容外，从各 rl 训练框架代码中获得了一些关于 rl 的启发认识，有的是之前知道但不清楚代码如何去实现，也有的是从代码上新认识到的。 1、当前几乎所有的 rl 训练框架都是训推分离的，. Openai做了好多年rl，能产出东西也非常有限，（虽然我很喜欢openai的rl项目，尤其是那个hide and seek）。 现在2025年一回头，找rl人才：人呢？ 人都去哪儿了。 把rl重新捞起来，需要时. Generalized policy iteration 业界rl大概有2个流派 value based:
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强化学习 (reinforcement learning) 详细内容 简介 根据维基百科对强化学习的定义：reinforcement learning (rl) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how. Alphago系列代表 policy based：openai, uc berkeley; Rl也能scaling了？ 在此之前强化学习这边关于” 大力出奇迹 “这件事一直是很悲观的。 nlp那边御三家的参数量一路叠到上千亿参数，cv那边vit也叠到220亿参数，大家都在享受scale带来的红利。rl最.
这其实是off policy rl比较常用的方法。 在使用这样的方法过程中， [2, 4]观察到rl会快速让模型输出分布的entropy下降，从而影响模型的explore能力。 所以可以对以上的梯度根据输出分布的entropy来.
