Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

RL是什么

Answer

强化学习(Reinforcement learning,RL)是一类机器学习算法,用于描述和解决有智能体(agent)和环境(environment)交互的问题。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互、观察环境和执行动作来学习最优策略,以达到最大化某种累积奖励的目标。

强化学习通常涉及以下三个要素:

  1. 状态(State):描述智能体所处的环境状态。
  2. 动作(Action):智能体可以采取的动作。
  3. 奖励(Reward):智能体根据执行动作和观察结果获得的奖励。

强化学习的核心思想是基于试错学习,即智能体通过尝试不同的动作并观察结果来逐步调整自己的行为策略,以取得更高的奖励。通常,强化学习算法会利用回报(reward)或价值函数(value)来评估一种行为策略的好坏,并在学习过程中不断更新和调整该策略,以达到最大化累积奖励的目标。

此外,Unitree 宇树科技开源了强化学习(RL)、模拟到模拟(Sim-to-Sim)和模拟到现实(Sim-to-Real)的训练代码,帮助开发者在虚拟环境中模拟和训练机器人,训练结果可直接应用到机器人上,并已在 Unitree H1、H1-2 和 G1 机器人上验证成功。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

入门指南:强化学习

以上是chatgpt告诉我的强化学习应用,其实就个人来说,强化学习最多的应用领域还是打游戏,B站上面有很多利用强化学习实现各种风骚操作打游戏的训练视频还是蛮有意思的,比如:https://www.bilibili.com/video/BV1Dg4y137Cq强化学习玩只狼;https://www.bilibili.com/video/BV1nD4y1j7QL强化学习玩空洞骑士;反正看到上面这些我是觉得酷毙了(绝对不是因为我玩的菜)。所以简单的说,强化学习(Reinforcement learning,RL)是一类机器学习算法,用于描述和解决有智能体(agent)和环境(environment)交互的问题。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互、观察环境和执行动作来学习最优策略,以达到最大化某种累积奖励的目标。▌2.强化学习三个要素具体来说,强化学习通常涉及以下三个要素:1.状态(State):描述智能体所处的环境状态。2.动作(Action):智能体可以采取的动作。3.奖励(Reward):智能体根据执行动作和观察结果获得的奖励。强化学习的核心思想是基于试错学习,即智能体通过尝试不同的动作并观察结果来逐步调整自己的行为策略,以取得更高的奖励。通常,强化学习算法会利用回报(reward)或价值函数(value)来评估一种行为策略的好坏,并在学习过程中不断更新和调整该策略,以达到最大化累积奖励的目标。

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「12月17日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Unitree宇树科技开源机器人训练代码开源了强化学习(RL)、模拟到模拟(Sim-to-Sim)和模拟到现实(Sim-to-Real)的训练代码。帮助开发者在虚拟环境中模拟和训练机器人,训练结果可直接应用到机器人上。已在Unitree H1、H1-2和G1机器人上验证成功。?[https://x.com/imxiaohu/status/1868857424058421635](https://x.com/imxiaohu/status/1868857424058421635)2⃣️?MidJourney推出个性化档案和情绪板功能个性化档案:为不同项目和风格保存个性化参数和设置。情绪板:上传图像作为灵感来源,让模型记住风格和情绪,生成符合需求的新图像。用户可以更精准地创建符合个人创意方向的作品。?[https://xiaohu.ai/p/16020](https://xiaohu.ai/p/16020)3⃣️?Google更新Veo 2、Imagen 3和新工具WhiskVeo 2:改进物理引擎,模拟动态变化与人类动作,生成电影级视觉效果,支持灵活镜头控制。Imagen 3:图像细节和清晰度显著提升,带来更真实、生动、细腻的视觉体验。Whisk:无需提示词,通过图像混合生成风格化新图像。?[https://xiaohu.ai/p/15992](https://xiaohu.ai/p/15992)4⃣️?️OpenAI推出实时语音搜索功能

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「12月17日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Unitree宇树科技开源机器人训练代码开源了强化学习(RL)、模拟到模拟(Sim-to-Sim)和模拟到现实(Sim-to-Real)的训练代码。帮助开发者在虚拟环境中模拟和训练机器人,训练结果可直接应用到机器人上。已在Unitree H1、H1-2和G1机器人上验证成功。?[https://x.com/imxiaohu/status/1868857424058421635](https://x.com/imxiaohu/status/1868857424058421635)2⃣️?MidJourney推出个性化档案和情绪板功能个性化档案:为不同项目和风格保存个性化参数和设置。情绪板:上传图像作为灵感来源,让模型记住风格和情绪,生成符合需求的新图像。用户可以更精准地创建符合个人创意方向的作品。?[https://xiaohu.ai/p/16020](https://xiaohu.ai/p/16020)3⃣️?Google更新Veo 2、Imagen 3和新工具WhiskVeo 2:改进物理引擎,模拟动态变化与人类动作,生成电影级视觉效果,支持灵活镜头控制。Imagen 3:图像细节和清晰度显著提升,带来更真实、生动、细腻的视觉体验。Whisk:无需提示词,通过图像混合生成风格化新图像。?[https://xiaohu.ai/p/15992](https://xiaohu.ai/p/15992)4⃣️?️OpenAI推出实时语音搜索功能

Others are asking
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
那个ai可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 产品和方法: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 另外,还有一种将 PDF 变成可交互网页的方法: 1. 生成 PDF:将文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可以,但 PDF 效果更好。如果希望在文章中加入图片,需要将图片转换为 markdown 格式。如果是网络图片,直接复制图片的 url,右键图片,选择复制 url,然后用 markdown 格式写入文档。如果是自己的图片,可以使用图床服务(比如如 https://sm.ms/)托管图片,生成一个公链。如果想插入视频,也很简单,找到公网的视频地址(自己的本地视频先上传到公网,比如 B 站之类的)。在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项。在得到 url 后,依旧是使用 markdown 格式来写入视频地址。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-26
to B的产品怎么通过RL来提升准确性
通过 RL 提升 to B 产品的准确性可以参考以下方法: 1. 如同 DeepSeek R1 模型,在“冷启动”阶段,利用少量(数千条)人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式。 2. 主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下提升准确性。例如,设置准确率奖励,用于评估 AI 提供的最终答案是否正确,为其提供答案准确度的反馈;同时设置格式奖励,强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间,以便观察推理过程。 3. 但需要注意的是,不同模型在 RL 应用上有所差异。例如,Alpha Zero 的强化学习更加专精棋类,而 DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 4. 对于 LLMs ,其在自主模式下存在局限性,如无法生成可执行的规划,无法自我验证等。即使通过迭代提示,在验证解决方案方面可能也不比生成解决方案表现得更好。
2025-02-21
在没有明确答案的场景,怎么做RL?
在没有明确答案的场景下做 RL 可以参考以下内容: 分析关键要素:包括状态空间、行为空间和奖励模型。 方法推测:如采用类似 AlphaGo/AlphaZero 的概率较大。原因包括 OpenAI 员工受相关理念影响,且有将搜索方法和 LLM 融合的尝试。 对于领域泛化能力:o1 的思考能力能否泛化到 Reward 不好量化的领域是关键。OpenAI 可能已找到一些非数理学科的 Reward 定义方法,例如针对写作文列出好文章的标准作为 Reward 标准。 以 DeepSeek R1 为例:在“冷启动”阶段通过少量人工精选的思维链数据初步引导,随后主要依靠强化学习,在奖励系统(准确率奖励和格式奖励)的反馈下自主探索推理策略,实现自我进化。Alpha Zero 完全摒弃人类数据进行纯强化学习,展现出创造性风格。DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略,培养通用推理能力以实现跨领域运用。
2025-02-21
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15