基于context的元强化学习:暗含了对任务进行推断的过程,从一个历史样本中推断得到隐层变量用于表示对任务的推断信息,许多基于context的meta-RL算法都采用RNN结构来学习历史经验,因此一些论文也将基于context的方法称为基于recurrent的算法。 2. 各种方法论文及代码:[1] 2.1 基于context的元强化学习 在基于context的meta-R...
本地代码:https://github.com/lucifer2859/meta-RL 元强化学习简介:https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13603979.html 一、RL-Adventure 1、Deep Q-Learning: 参见先前的Blog https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13458563.html; https://github.com/lucifer2859/DQN; https://github.com/Kaixhin/Rain...
3. MIER：https://github.com/russellmendonca/mier_public/github.com/russellmendonca/mier_public/...
直接在24K上下文窗口中进行强化学习,效果远不如逐步扩展。先学短推理,再扩展长推理,可以让模型更稳定地适应复杂任务,同时减少训练成本。 4. 结论:RL 的新纪元 DeepScaleR-1.5B-Preview 的成功,不仅展示了小模型在强化学习中的无限潜力,也证明了高效训练策略的重要性。团队希望通过开源数据集、代码和训练日志,推动 ...
DeepScaleR-1.5B-Preview 的成功,不仅展示了小模型在强化学习中的无限潜力,也证明了高效训练策略的重要性。团队希望通过开源数据集、代码和训练日志,推动 RL 在 LLM 推理中的广泛应用。 下一步,他们计划在更大规模的模型上复现这一策略,并邀请社区共同探索 RL 的新可能。
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直接在24K上下文窗口中进行强化学习,效果远不如逐步扩展。先学短推理,再扩展长推理,可以让模型更稳定地适应复杂任务,同时减少训练成本。 4. 结论:RL 的新纪元 DeepScaleR-1.5B-Preview 的成功,不仅展示了小模型在强化学习中的无限潜力,也证明了高效训练策略的重要性。团队希望通过开源数据集、代码和训练日志,推动 ...
30美元复现R1-Zero强化学习奇迹 | 仅需30美元,就能复现DeepSeek R1-Zero的强化学习突破!3B参数语言模型在CountDown游戏中自主进化出自我验证和搜索能力,GitHub开源代码让每个开发者都能体验这个顿悟时刻。RL微调成本骤降,AI训练不再遥不可及。GitHub项目地址#强化学习 (Reinforcement Learning) #开源项目 #LLM(大型语言...
虽然 Deepseek 的模型已开源,但其训练方法、数据和脚本等关键信息仍未对外披露。 根据Deepseek 公布的信息,许多人认为,只有训练更大规模的模型,才能真正发挥强化学习(RL)的威力。然而,训练大模型需要庞大的计算资源,让开源社区望而却步。目前的工作(如 TinyZero)仅在简单任务上复现了所谓的 “Aha moment”,或者仅...
除此之外,课程还将探索如何应用深度学习模型(如卷积神经网络)增强有限元分析的能力,特别是在复杂材料、非线性特征和几何问题中的应用。通过案例研究和实际代码示例,能够将所学知识运用到实际工程中。本课程将深入探讨现代深度学习技术如何为有限元分析提供新的视角和工具,涵盖无监督学习与强化学习在 FEM 中的应用。将...