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本文是基于台大李宏毅教授2021年的强化学习课程制作的课程笔记，旨在用通俗易懂的语言对强化学习进行介绍，搬运至bilibili的课程视频链接：视频链接https://www.bilibili.com/video/BV18r421j7S4/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=22173a6fa342ecf648e799cd933

作者：王小惟Weixun原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1686790674片面的脉络梳理，主要是希望能帮助大家建立一个更全局的视角，因为篇幅有限，仅包含了支撑脉络的工作，同时也没有含括最新的工作，如有遗漏，望各位同仁包涵。总体的思维脑图地址（可能需要翻墙）：raw.githubusercontent.com

“塑造奖励”（Shapingreward）是一个主要用于行为心理学和强化学习领域的技术。它通过对目标行为或结果的逐步接近进行强化，逐渐通过奖励越来越接近目标的行为来“塑造”最终的行为。以下是塑造奖励常见的两个应用场景：行为心理学中：塑造用于训练动物或人类执行复杂行为。训练者不

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强化学习指南：训练过程与评估过程的区别在强化学习（RL）中，训练和评估是两个截然不同但密切相关的过程。本指南将详细解释这两个过程的区别，以及如何正确实施它们。1.训练过程训练是RL中最核心的部分，它是智能体学习策略的过程。1.1训练的目的训练的目的是让智能体通过与环

采样trajectory，从尾部到头考虑每个节点，重新计算探索它的奖励。如果是在一棵树上，我们可以在采样的时候考虑究竟是走谁。MCTS认为如果你对一个子树探索次数很多，就得给别人一些机会，即使这个子树的reward很高。我们用\(p_x\)表示\(x\)点的得分，具体式子感觉很奇怪，我不知道为什么

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本文以博主自己的一个具体任务为例，记录调用大模型来辅助设计奖励函数的过程。注1：博主的目标是在强化学习过程中（CARLA环境十字路口进行自动驾驶决策控制），通过调用大模型API进行奖励函数设计，进而生成可执行的奖励函数代码，并完成自动调用。以大模型具备的丰富知识，辅助进行奖励设计

最近相信很多同学都处在找工作的焦虑与恐慌之中，当然我也不例外。当然这段时间除了准备找工作的事情外，也给了我一些更多的时间能整理一下研究生期间做过的一些工作，同样也能够有时间去思考一些问题。晚上坐在实验室里突然想到一个问题就是：什么是维持我们坚持下去的源动力？好像回答了

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发表时间：2024(ICLR2024)文章要点：文章提出用预训练的视觉语言模型作为zero-shot的rewardmodel（VLM-RMs）。好处在于可以通过自然语言来给定一个具体的任务，通过VLM-RMs让强化学习基于reward学习这个任务（usingpretrainedvision-languagemodels(VLMs)aszeroshotrewardmodels

DQN是强化学习中的一种方法，是对Q-Learning的扩展。通过引入深度神经网络、经验回放和目标网络等技术，使得Q-Learning算法能够在高维、连续的状态空间中应用，解决了传统Q-Learning方法在这些场景下的局限性。Q-Learning可以见之前的文章。算法的几个关键点：1.深度学习估计状态动

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