强化学习

聚焦强化学习：拆解智能体如何靠试错和奖励信号学会决策，追踪自博弈训练、算法改进与机器人、游戏、语言模型中的真实应用。

强化学习让机器在与环境互动中学会做事：智能体不断尝试动作，环境用奖励或惩罚反馈，策略被一步步打磨出来。从战胜围棋世界冠军的 AlphaGo，到靠自我对弈称霸陆军棋的 Ataraxos，再到机器人控制和大模型对齐训练，它已成为训练通用智能体的关键方法。这个专题追踪算法演进、训练技巧与真实落地。