我见过的最全面的强化学习概述。 来自谷歌DeepMind的Kevin Murphy，引用次数超过128k，撰写了这篇文章。 与其他强化学习资源不同之处在于： → 它将经典强化学习与现代大语言模型时代相结合： 有整整一章专门讨论“LLMs与强化学习”，内容包括： - 强化学习人类反馈（RLHF）、强化学习人工反馈（RLAIF）和奖励建模 - PPO、GRPO、DPO、RLOO、REINFORCE++ - 训练推理模型 - 多轮强化学习代理 - 测试时计算扩展 → 基础知识清晰明了 每个主要算法，如基于价值的方法、策略梯度和演员-评论家，都以数学严谨性进行解释。 → 基于模型的强化学习和世界模型得到了适当的覆盖 涵盖了Dreamer、MuZero、MCTS等，正是该领域的发展方向。 → 多智能体强化学习部分 博弈论、纳什均衡和针对大语言模型代理的多智能体强化学习。 我已经在回复中分享了arXiv论文！