强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY 樱花的浪漫大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致，研究表明，即使最初校准良好的大型语言模型（LLMs）在RL训练后也会变得过度自信（Lengetal.,2
PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
强化学习入门三（SARSA）第六五签算法模型算法人工智能
SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分（TD）学习算法，与Q-Learning同属无模型（model-free）算法，但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素：状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、下一状态（NextState）、下一动作（NextAction），即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
CIRL：因果启发的表征学习框架——从域泛化到奖励分解的因果革命大千AI助手人工智能 Python #OTHER 学习深度学习人工智能机器学习表征学习因果推断域泛化
CIRL（因果启发的表征学习）是由国内顶尖AI研究团队于CVPR2022提出的创新框架，最初用于解决域泛化（DomainGeneralization,DG）问题，其核心思想是通过结构因果模型（SCM）分离数据中的因果与非因果因素，构建鲁棒表征。后续研究（如GRD、Diaster算法）将其扩展至强化学习的奖励分解领域，通过因果充分性、稀疏性与正交性约束，解决延迟奖励与奖励黑客问题。原始论文发表于CV
踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法 Sunhen_Qiletian 人工智能机器学习算法 python
目录一、机器学习是什么（1）概述（2）三种类型1.监督学习（SupervisedLearning）：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据：2.提取特征和标签：3.导入KNN分类器并训练模型
2019-11-2 爱吃鱼的我和猫
小宝看我吃早饭，麻利的跑到我身边，爬上我的腿坐好。指着桌子上的炒鸡蛋，说:“瑞霖要吃这个！”奶奶看着我说:“这两天有点没吃饱！”我知道，因为小宝感冒了，我让奶奶把蛋、肉、水果都给小宝停了，只让他吃清谈一些的食物。可能纯素的饮食让他觉得吃不饱吧。奶奶用勺子挖了一块给小宝。小宝很开心！小宝又把我面前的小碟拿了过去，对我说:“妈妈，这是RL的碟子，把鸡蛋放这里面。”我把一个水煮蛋给他放在碟子里。他吃着炒
基于强化学习的工业SCR脱硝系统控制算法设计与实现 pk_xz123456 算法 python 人工智能 python 深度学习数据挖掘
基于强化学习的工业SCR脱硝系统控制算法设计与实现1.引言选择性催化还原(SCR)脱硝系统是火电厂等工业设施中用于降低氮氧化物(NOx)排放的关键环保设备。传统的PID控制方法在面对SCR系统非线性、大滞后等特性时往往表现不佳。本文将详细介绍如何利用强化学习技术设计智能控制器，实现SCR脱硝系统的优化控制。2.系统概述与问题分析2.1SCR脱硝系统工作原理SCR系统通过在催化剂作用下，向烟气中喷入
【无人机】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划研究Matlab代码 Matlab科研工作室无人机边缘计算 matlab
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术 AI智能架构工坊 AI人工智能与大数据应用开发 AI应用开发高级指南人工智能深度学习机器人 ai
AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术：让机器人像人类一样“聪明”行动关键词：深度学习、机器人控制、强化学习、端到端控制、具身智能摘要：本文将带您走进“深度学习+机器人控制”的奇妙世界。我们会用“教机器人端咖啡”这样的生活案例，从核心概念讲到底层原理，再通过实战代码演示如何用深度学习让机器人完成复杂任务。无论您是技术小白还是开发者，都能轻松理解深度学习如何赋予机器人“思考”和“适应”能力，以及未
第十四章、完全合作关系设定下的多智能体强化学习（MAC-A2C）跳跳糖炒酸奶强化学习算法强化学习人工智能 python 算法
0前言根据上一章的内容，已知完全合作关系下的多智能体利益一致有相同的目标，获得的奖励相同即Rt1=Rt2=Rt3R^1_t=R^2_t=R^3_tRt1=Rt2=Rt3。1完全合作关系设定下的策略学习要注意的点：状态S=[O1,O2,⋯ ,Om]S=[O^1,O^2,\cdots,O^m]S=[O1,O2,⋯,Om]，所有智能体的观测之和是状态。动作A=[A1,A2,⋯ ,Am]A=[A^1,A^
Kimi-Researcher 技术实现深度解析李昕壑人工智能
Kimi-Researcher是一款基于端到端自主强化学习技术构建的智能研究助手，其核心技术在于通过单一模型自主决策和执行复杂研究任务，无需预设工作流程。它具备轻量化的长时记忆机制和潜在的多模态处理能力，能够高效地进行并行搜索和灵活的工具调用，从而完成从信息搜集、分析到报告生成的全过程。1.Kimi-Researcher核心工作机制概述Kimi-Researcher作为一款专注于深度研究的Agen
PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习大模型算法 PPO 近端策略优化优化
近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法，通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度，解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注
【强化学习】01
第一章：强化学习基础概念与核心要素的基石强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习范式，它关注智能体（Agent）如何在特定环境（Environment）中通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化某种累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不依赖于预先标注好的数据集，而是通过“试错”的方式进行学习。1.1强化学习的独特学习范式在传统的机器学习领域，监督学习
大模型就业方向
有如下几个方向：基座模型训练工作内容：优化模型结构、数据比例，实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型护城河：出了问题只有你能解决，给足情绪价值经验要求：必备：模型分布式框架（如deepspeed）、多机多卡训练、顶会的经验；阅读一系列LLM经典论文，例如Instruct-GPT、LORA等，从而对LLM有一个更深入、透彻的掌握。同任选：万卡集群的训练经验（包括预训练、sft、强化学习）、踩坑经验
使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model：从入门到实践茫茫人海一粒沙 Lora llama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel，它是构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库，通过参数高效微调（LoRA）实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel？RewardModel（RM）是RLHF流程中的评分器，它学习人类偏好：在
20250704-基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究
基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究随着云计算规模的持续扩大，数据中心虚拟机资源调度面临动态负载、异构资源适配及多目标优化等挑战。传统启发式算法在复杂场景下易陷入局部最优，而深度强化学习（DRL）凭借序贯决策能力为该问题提供了新路径。本研究以动态多目标组合优化理论为基础，结合CloudSimPy仿真框架与TensorFlow，构建“仿真-训练-验证”闭环调度系统，重点设计动态加权多目标奖
LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习 9命怪猫 AI 深度学习机器学习人工智能大模型 ai 算法
以下简单讲一下“LLM指纹”体系中，负责精雕细琢模型“性格”与“价值观”的核心工艺——人类反馈强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)。预训练给模型注入了海量的知识（IQ），指令微调（SFT）教会了它基本的沟通技能（学会说话），RLHF对模型进行的一场深刻的“情商与价值观”教育。这个过程极大地塑造了模型的行为边界、风格偏好和安全意识，是形成
Python强化学习实战：从游戏AI到工业控制的完整指南全息架构师 AI 行业应用实战先锋 Python 实战项目大揭秘 python 游戏人工智能
Python人工智能模型训练实战(六)：强化学习从入门到工业级应用核心价值前情提要：我们已经完成了监督学习和AutoML的完整流程。本期将探索人工智能的另一个重要领域——让机器通过试错自主学习的强化学习技术！本期亮点：4大核心强化学习算法完整实现从游戏AI到工业控制的实战案例生产环境部署与性能优化技巧分布式强化学习系统架构完整的可运维代码实现强化学习算法对比（表格呈现）算法类型适用场景优势实现模块
强化学习在AI Agent资源调度中的应用 AI大模型应用实战人工智能 ai
强化学习在AIAgent资源调度中的应用关键词：强化学习、AIAgent、资源调度、马尔可夫决策过程、策略梯度算法摘要：本文聚焦于强化学习在AIAgent资源调度中的应用。首先介绍了强化学习和AIAgent资源调度的背景知识，明确了文章的目的、范围和预期读者。接着详细阐述了核心概念及其联系，包括强化学习和AIAgent资源调度的原理和架构，并通过Mermaid流程图进行直观展示。深入讲解了核心算法
AI 驱动自动化运维平台架构与实现大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 算法机器学习人工智能决策树大数据
摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
【Python】Gym 库：于开发和比较强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法彬彬侠 Python基础 python Gym 强化学习 RL Gymnasium
Gym是Python中一个广泛使用的开源库，用于开发和比较强化学习（ReinforcementLearning,RL）算法。它最初由OpenAI开发，提供标准化的环境接口，允许开发者在各种任务（如游戏、机器人控制、模拟物理系统）中测试RL算法。Gym的设计简单且灵活，适合学术研究和工业应用。2022年，Gym被整合到Gymnasium（由FaramaFoundation维护）中，成为主流的强化学习
聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯人工智能安全数据要素大数据
近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法 Mr.Winter` 机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学
深入解析部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）及其应用码字的字节算法人工智能马尔可夫决策过程 POMDP
POMDP的基本概念与模型部分可观测马尔可夫决策过程（PartiallyObservableMarkovDecisionProcess,POMDP）是强化学习领域中处理不完全信息环境的核心数学模型。与完全可观测的马尔科夫决策过程（MDP）相比，POMDP更贴近现实世界中智能体面临的感知局限，其核心特征在于系统状态无法被直接观测，智能体必须通过间接的观测信号来推断潜在状态。POMDP的七元组模型PO
迈向大型推理模型：基于大型语言模型的强化推理综述（附教程） LLM大模型人工智能自然语言处理知识库本地化部署吴恩达大模型 RAG
语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了大量研究兴趣，推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。研究人员通过引入“思维”这一概念——即一系列代表推理过程中的中间步骤的标记——超越了简单的自回归标记生成。这一创新范式使LLMs能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近年来，学习推理的趋势逐渐兴起，强化学习（RL）被应用于训练LLMs掌握推理过程。这种方法通
强化学习 DAY1：什么是 RL、马尔科夫决策、贝尔曼方程 feifeikon 机器学习人工智能深度学习
第一部分RL基础：什么是RL与MRP、MDP1.1入门强化学习所需掌握的基本概念1.1.1什么是强化学习：依据策略执行动作-感知状态-得到奖励强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应。为此，学习RL的第一步就是一定要扎实关于RL的一些最基本的概念、公式(不要在扎实基础的阶段图快或图囵吞枣，不然后面
「Tokens是胡扯」？Mamba作者炮轰Transformer，揭秘AI模型致命缺陷 | AI早报未来世界2099 AI日报人工智能 transformer 深度学习业界资讯
1、OpenAI疯狂挖角反击！Meta华人科学家+马斯克三员大将集体跳槽2、清华&NTU突破性研究：仅需2张图，AI即可重构3D空间认知3、极智嘉港股上市首日破发！清华系机器人公司市值153亿引关注4、星海图融资超1亿美金！美团、今日资本领投，估值暴涨3倍5、华人团队用RL打造AIAgent，种子轮狂揽1200万美元融资6、Skywork-R1V3.0震撼开源：高考数学142分，多学科推理能力直逼
机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行具身智能-查布嘎具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型：5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督)：6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统（运控）①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS 樱花的浪漫大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型（LLMs）与复杂的人类价值观（如乐于助人和诚实）对齐，仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习（RLHF）[Christianoetal.,2017;Baietal.,
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制王莽v2 机器人神经网络神经网络算法控制器
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制摘要本文研究了在水平面内运动的全驱动自主水下机器人的轨迹跟踪问题。在我们的控制设计中考虑了外部干扰、控制输入非线性和模型不确定性。基于离散时间域的动力学模型，两个神经网络(包括一个临界神经网络和一个作用神经网络)被集成到我们的自适应控制设计中。引入临界神经网络来评价设计的控制器在当前时间步长内的长期性能，并利用作用神经网络来补偿未知动
面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
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这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
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今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
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Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
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PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
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一.自动生成Mock类在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
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angular.bootstrap 描述：手动初始化angular。这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。使用方法： angular .
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天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
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前言使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。 Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。如
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