LLM 强化学习完整指南：从基础原理到前沿研究
cwolferesearch · x · 2026-08-24
这是一份关于大语言模型强化学习（RL）的综合指南，涵盖了从基础原理到前沿研究的所有内容。
主要内容包括：
- RL 基础： 通用框架（策略、状态、动作、转换函数、环境、奖励、轨迹等）及核心概念（回报、折扣、概率、价值/优势函数）。
- LLM 的 RL 基础： Token 级（MDP）与完成级（Bandit）公式、结果与过程奖励、通过价值模型/Critic 估计价值、KL 散度、RLHF/RLVR 设置及重要性采样。
- 基础策略梯度： 从第一性原理推导 RL 目标和 Vanilla Policy Gradient (VPG)。
「研究」频道最新
- SparsePR：训练无关的稀疏注意力，加速视频生成 — TexasAMUniversity · 2026-08-24
- 纯强化学习实现机器人零样本迁移 — chris_j_paxton · 2026-08-24
- 数学家用 AI 解题成本低，并非依赖大厂 — littmath · 2026-08-24
- Task-CoEvolve 算法将评估成本降低 80% — burny_tech · 2026-08-24
- ToMoE 论文：无需微训即可将稠密模型转为 MoE — pmttyji · 2026-08-24
- dots3-note 演示长周期任务规划能力 — rohanpaul_ai · 2026-08-24