论文 Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models 的阅读,主要是利用 LLM 来给强化学习...
Vision-Language Models are Zero-Shot Reward Models for Reinforcement Learning 阅读
论文 Vision-Language Models are Zero-Shot Reward Models for Reinforcement Learning 的阅读。本文提出了...
Reward Design with Language Model 阅读
文章 Reward Design with Language Model 的介绍,本文主要研究了如何利用语言模型(LLM)在强化学习(RL)环境中生成与目标对齐的奖励信号。
Deep Reinforcement Learning from Human Preferences 阅读
本文是对 Deep Reinforcement Learning from Human Preferences 的论文阅读,这篇文章介绍了一种从人类反馈中学习奖励函数的方法。感觉是...
ImageReward: Learning and Evaluating Human Preferences for Text-to-Image Generation 阅读
本文是 Reward Model 在 Text-to-Image 上的一个应用,训练 RM 模型来判断模型生成的结果如何。本文作者主要对 text-to-image 领域提出了一个...
RLHF 技术笔记
本文会介绍 RLHF 的相关内容,主要从原理层面,介绍 RLHF 的三个步骤,(1)预训练语言模型;(2)训练奖励模型;(3)使用强化学习微调语言模型;也会包含 InstructG...
SMARTS 创建场景以及 Bubble
本文会着重介绍如何在 SMARTS 中来创建环境,以及通过 Bubble 的概念,只控制指定区域的 Agent。
SMARTS 快速上手使用
这里对 SMARTS 进行了简单的介绍。主要是包含(1)SMARTS 的安装;(2)SMARTS 中的一些概念:SMARTS Env,对不同 RL 框架的接口;SMARTS RL ...
Deep TAMER: Interactive Agent Shaping in High-Dimensional State Spaces 阅读
本文是文章《Deep TAMER: Interactive Agent Shaping in High-Dimensional State Spaces》的相关阅读笔记。本文主要介...
毫末大模型 DriverGPT
HAOMO DriveGPT 的技术介绍,和简单的使用体验。
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