博弈智能中的 诡变（Deception） 和 欺诈强化学习（Fraudulent Reinforcement Learning） 与一般的强化学习（Reinforcement Learning, RL）有一些关键区别，主要体现在博弈环境中需要考虑对手的策略、博弈中的不完全信息、以及策略背后的意图等因素。下面是一些核心差异 ...
11月20日，蚂蚁开源官微发文，蚂蚁集团宣布开源万亿参数强化学习高性能权重交换框架Awex。 据介绍，Awex 是为极致性能打造的训练推理引擎权重同步框架，解决强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）流程中训练权重参数同步到推理模型的核心难题，可在秒级 ...
来自MSN
阿里Qwen提出强化学习新算法GSPO
据通义千问Qwen，为了能够持续拓展强化学习 （Reinforcement Learning，RL），提出了Group Sequence Policy Optimization (GSPO) 算法。不同于过去的RL算法，GSPO定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。
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