This article shares a practical record of llm+rl, exploring its implementation and insights. 摘要: il和rl在机器人策略学习方面各有显著优势:il 能通过示范实现稳定学习,而 rl 可通过探索促进泛化。 尽管现有采用,基于 il 的预训练,再基于 rl 微调的机器人学习方法颇具前景,. 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.
Generalized policy iteration 业界rl大概有2个流派 value based: 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. 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.