我見過的最全面的強化學習概述。 來自 Google DeepMind 的 Kevin Murphy，擁有超過 128,000 次引用，撰寫了這篇文章。 這與其他強化學習資源的不同之處在於： → 它將傳統強化學習與現代大型語言模型時代相結合： 有一整章專門討論「大型語言模型與強化學習」，涵蓋： - 強化學習人類反饋（RLHF）、強化學習人工智慧反饋（RLAIF）和獎勵建模 - 最佳化策略（PPO）、增強型最優策略（GRPO）、動態優化（DPO）、強化學習優化（RLOO）、REINFORCE++ - 訓練推理模型 - 代理的多回合強化學習 - 測試時計算擴展 → 基礎概念清晰明瞭 每個主要算法，如基於價值的方法、策略梯度和演員-評論者方法，都以數學嚴謹性進行解釋。 → 基於模型的強化學習和世界模型得到了適當的覆蓋 涵蓋了 Dreamer、MuZero、蒙特卡羅樹搜索（MCTS）等，這正是該領域的發展方向。 → 多代理強化學習部分 博弈論、納什均衡和大型語言模型代理的多代理強化學習。 我已在回覆中分享了 arXiv 論文！