来自 OpenAI 研究员 Jason...
- 宝玉xp
- 2024-12-11 08:29:14
来自 OpenAI 研究员 Jason Wei 的感慨：他在强化学习(RL)领域的认知发生了180度大转变，2022年之前完全没接触过强化学习研究，也不认为强化学习对AGI(通用人工智能)很重要，现在强化学习已经深入影响了他的日常工作和思维方式，每天想着如何为RL优化代码，如何为RL设计数据，甚至用 RL 的视角看待生活。
结合周五 OpenAI 周五推出的针对推理模型的强化微调，可以看出 o1 推理模型的背后离不开强化学习，未来大模型的发展方向也会深度结合强化学习。
简单科普一下：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过让智能体（agent）在一个环境（environment）中与环境交互，学习如何采取行动（action）以最大化其累计的奖励（reward）。比如AlphaGo通过RL学会了下围棋，打败了顶级人类选手；自动驾驶是借助 RL 帮助车辆在模拟环境中学习如何避开障碍、保持车道；机器人通过 RL 学习如何移动、站立或完成复杂任务，例如组装零件。
结合周五 OpenAI 周五推出的针对推理模型的强化微调，可以看出 o1 推理模型的背后离不开强化学习，未来大模型的发展方向也会深度结合强化学习。
简单科普一下：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过让智能体（agent）在一个环境（environment）中与环境交互，学习如何采取行动（action）以最大化其累计的奖励（reward）。比如AlphaGo通过RL学会了下围棋，打败了顶级人类选手；自动驾驶是借助 RL 帮助车辆在模拟环境中学习如何避开障碍、保持车道；机器人通过 RL 学习如何移动、站立或完成复杂任务，例如组装零件。
