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。
CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning 阅读
本文是阅读论文 CURL: Contrastive Unsupervised Representations for Reinforcement Learning 的一些记录。这篇...
Reinforcement Learning with Augmented Data 阅读
这篇文章尝试将数据增强的方法用在强化学习中,并取得了很好的效果。和很多其他的好论文一样,Simple idea but very very work,值得一看。
Reinforcement Learning(强化学习) – MuJoCo 环境介绍
本文主要对 MuJoCo 环境进行简单的介绍。目前 Mujoco 最新版已经开源免费,不再需要激活许可。
3