摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶 - 案例与实践 [5.1]：Policy
我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存更少，并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:
本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者： irrational。 半猎豹（Half Cheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time L
快速的数字化和越来越多的远程业务运营给开发人员带来了沉重的负担，他们不断面临着更快推出软件的压力。尽管CI/CD 加速了产品发布，但它容易受到网络安全问题的影响，例如代码损坏、安全配置错误和机密管理不善。通过应用最佳实践来保护 CI/CD 流水线，可以确保代码质量、管理风险并保持完整性。鉴于 CI/
摘要：测试日志智能分析是提升智能化测试效率的一个关键步骤。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】基于强化学习的测试日志智能分析实践》，作者： DevAI 。 随着软件规模的不断扩增，加快测试时间降低成本、实现智能化测试是至关重要的，而测试日志智能分析是提升智能化测试效率的一个关键步骤。当前由自动
readonly修饰符在作祟 强化官方解释： 1. readonly是一个修饰字段的关键字：被它修饰的字段只有在初始化或者构造函数中才能够赋值. 2. readonly修饰的引用类型字段必须始终引用同一对象： readonly 修饰符可防止字段替换为引用类型的其他实例， 但是，readonly不会妨
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。
在可视化展现中，动画是强化数据表达，吸引用户的重要技术手段，本文将介绍动画的三种实现形式，以及如何具体地在HTML/CSS和Shader中去实现动画。
cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
Notion相信大家都不陌生了，一款非常好用的笔记软件，TJ君也一直在用来记笔记和写文章。关于Notion的替代品，之前有给大家推荐AFFiNE ，但这个还是一个比较成型的软件。 那么如果想开发一个类Notion的工具，又或者在自己的应用中增加一个类Notion的内容编辑功能，是否有好用的开源工具呢
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
# 1 背景 在大型互联网场景中，数据库的高可用性显得尤为重要，为了保证稳定性，一般需要采用强化的架构模式，以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。 # 2 高可用架构的基本演进过程 ## 2.1 基本的数据库架构 每个服务对应一个存储服务实例（基本是数据库单实例模式），使用 IP+Port 进行连
概述了Nuxt3的六个关键生命周期钩子用途：modules:before至build:before，指导如何在应用初始化、模块管理、配置解析、模板处理及构建前执行自定义操作，附带实例代码，强化Nuxt应用的灵活性和可控性。
人工智能神经网络（ Artificial Neural Network，又称为ANN）是一种由人工神经元组成的网络结构，神经网络结构是所有机器学习的基本结构，换句话说，无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元，请参见：人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看
https://www.jianshu.com/p/6daf35cbc46a ChatGPT的论文目前还没有发布，在其官方博客（https://openai.com/blog/chatgpt/）中对方法有这样的简述： 我们使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来训练这个模型，使用与Instructi
摘要：在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。 本文分享自华为云社区《使用A2C算法控制登月器着陆》，作者：HWCloudAI 。 LunarLander是一款控制类的小游戏，也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆，玩家通过操作登月器的主引擎和副引
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
http://blog.itpub.net/28285180/viewspace-2940749/ 一、引言 闲鱼作为C2C电商交易平台，消息系统是导购链路上关键的一环。用户依赖聊天建立买家与卖家的信任，进一步获取商品信息。闲鱼消息的稳定性直接影响到闲鱼用户体验，成交效率。为强化闲鱼消息系统的稳定性
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 大数据时代，数据在企业的日常经营中无处不在，各类数据的汇总、整合、分析、研究对企业的决策和发展有着至关重要的作用。企业要进行数字化转型，本质是强化对数据的使用，包含数据
