强化学习：原理与Python实战||一分钟秒懂人工智能对齐
1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AI Alignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符...
火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
本文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中的应用。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验...
什么是人工智能领域的强化学习？
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是人工智能领域的一个重要研究方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习方法。强化学习允许智能体在不断尝试和探索的过程中，通过学习到的策略（Policy&#...
强化学习：人工智能的未来之路
随着人工智能的迅猛发展，强化学习成为了人工智能领域中备受关注的重要技术分支。强化学习以其独特的方式模拟人类学习过程，使得计算机能够从与环境的交互中不断优化策略，从而实现智能决策。本文将深入探讨强化学习的核心原理、应用领域，以及其在未来发展中的潜力，同时结合代码示例，带你领略强化学习的魅力。 强化学习...
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
举出其他监督学习，无监督学习，强化学习的例子？说一下非显著式编程的优势？AlphaGo的胜利，带给我们什么样的人生启示？当代大学生如何在人工智能时代增加自己的核心竞争力？
（1）举出其他监督学习，无监督学习，强化学习的例子监督学习：比如手写体识别，我们将许多汉字的手写数字图像数据作为训练数据。汉字的数据的分类目标被称作标签和类。训练数据有一个标签(某一个汉字)，根据标签可以找到关于手写数字图像的正确答案信息，例如“此手写数字图像为‘人’”。在学习阶段&#...
2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章
2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章从0到1-强化学习篇关于人工智能中强化学习的扫盲强化学习简介深度强化学习探索强化学习算法背后的思想起源！强化学习基础什么是强化学习？强化学习之父：它是人工智能的未来机器学习之强化学习概览强化学习：如何处理大规模离散动作空间 2018年强化学习领域十篇重...
以深度学习和强化学习为代表的人工智能给搜索技术在哪几个方向带来了全新的变化？
以深度学习和强化学习为代表的人工智能给搜索技术在哪几个方向带来了全新的变化？
强化学习教父Richard Sutton：也许能在2030年之前实现强人工智能算法
Richard S. Sutton 教授被认为是现代计算的强化学习创立者之一。他为该领域做出了许多重大贡献，包括：时间差分学习（temporal difference learning）、策略梯度方法（policy gradient methods）、Dyna 架构。但惊人的是，Sutton 博士进...
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