在人工智能技术快速发展的2025年，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）已成为实现通用人工智能的重要技术路径之一。这...

在人工智能领域，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）已成为最富前景的研究方向之一。这种将深度学习与强化学习相结合的方...

近些天，Sutton 再发新论文，在强化学习领域再次发力，将他在 2024 年的时序差分学习新算法 SwiftTD 拓展到控制领域，在与一些更强大的预处理算法结...

RL_Matrix 是一个专为 .NET 开发者设计的强化学习框架，使用 TorchSharp（.NET 版的 PyTorch）作为后端，提供类型安全、高性能的...

在追求自我提升和良好生活习惯养成的道路上，习惯养成软件成为了众多人的得力助手。如今，市场上的习惯养成软件琳琅满目，让人眼花缭乱。今天，老坛就为大家带来2025年...

深度强化学习（DRL）通过结合深度学习和强化学习的优势，在复杂环境中实现了自主学习和决策，取得了显著的成果。本文详细介绍了强化学习的基本概念、深度Q网络（DQN...

DeepSeek《认知之旅》记录了DeepSeek V3/R1相关的8篇核心论文，以及最新的原生可训练稀疏注意力机制NSA论文中描述的关键要点，以时间顺序按脑图...

在当今人工智能与机器学习领域中，模型蒸馏（ model distillation ）作为一种高效的模型压缩方法受到广泛关注。借助这一方法，可以利用大型、复杂的教...

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的出现带来了革命性的变革，例如 GPT 系列、BERT、T5 等模型展示了卓越的自然语言处理（NLP）能力。然而，这些模型往...

近年来，大语言模型（Large Language Model, LLM）取得了突破性的进展，GPT-3、GPT-4 以及其他基于 Transformer 架构的...

在人工智能领域，人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）已成为大语言模型（Large ...

随着人工智能的快速发展，越来越多的创新应用层出不穷，其中 OpenAI 的 GPT Store 可谓是一个亮点。作为一个允许用户根据需求定制和使用不同类型 GP...

OpenAI 的 4o 模型是一个革命性的进展，特别是在原生多模态处理上。这种模型不仅能够处理文本输入，还能够理解和生成视频、音频等多种类型的输入和输出。4o ...

在使用 Stable Diffusion 等生成式模型时，负面词汇（Negative Prompts）是一个至关重要但经常被低估的工具。负面词汇指的是输入给模型...

项目地址：https://bitmobility.github.io/LGDRL/

深度强化学习作为一种融合了深度学习和强化学习的新技术，在人工智能领域占据着至关重要的地位。它结合了深度学习强大的感知能力和强化学习优秀的决策能力，能够处理复杂的...

本文提出了一个在存在交易成本、市场冲击、流动性约束或风险限制等市场摩擦的情况下，使用现代深度强化学习方法对衍生品投资组合进行套期保值的框架。我们讨论了标准强化学...

多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning，MADRL）是一类用于解决多智能体系统中决策与控制问题...

随着深度学习的迅猛发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）将深度学习与强化学习相结合，使得处理高维...

将图神经网络（GNN）与深度强化学习（DRL）相结合。新的DRL+GNN体系结构能够在任意网络拓扑图上学习、操作和生成。