RLHF第三步（也是最后一步）使用在第二步中训练好的奖励模型，为模型生成的回答打分，然后基于这些评分，使用近端策略优化（PPO）等算法对SFT模型进行强化学习微调。

这次，他用 OpenAI 公布的近端策略优化 (Proximal Policy Optimization，简称PPO) 算法，成功助力马里奥通过32关中的29关，近乎通关！ 这个PPO是何来头？

DeepSeek-R1 非常热门，而在其公布的训练配方中，GRPO（Group Relative Policy Optimization）非常关键，是 DeepSeek-R1 核心的强化学习算法。 相较于 PPO，GRPO 去掉 ...

PPO（近端策略优化）：严格的“步步 ... 3. REINFORCE++：带“记忆”的基础强化学习 核心思路：在基础 REINFORCE 算法上增加“历史基线”机制，比如用 ...

导读：DeepSeek的训练用到了自研的强化学习算法GRPO，它由OpenAI发明的强化学习算法PPO发展而来。DeepSeek的GRPO算法和OpenAI的PPO算法有何区别？这两种算法相比有何优缺点？为什么DeepSeek要使用GRPO算法而不是PPO算法？本文对这些问题进行解答。本文先简要回顾PPO算法 ...

原标题：你的《超级马里奥兄弟》通关了没？基于PPO强化学习算法的AI成功拿下29个关卡！ 《超级马里奥兄弟》你能玩到第几关？ 说起这款FC时代的 ...

实际上，GRPO 与其他 RL 算法关系极为密切 —— 它源自 PPO（近端策略优化），并且具有与 RLOO （REINFORCE Leave One Out）超级相似的计算优势。 GRPO 确实 ...

近年来，人工智能领域的持续创新不断推动行业向更深层次的发展。2025年，随着DeepSeek公司推出的最新推理模型R1引发的广泛关注，AI技术革新再一次进入高速轨道。该模型以其突破性的强化学习微调算法——群体相对策略优化（GRPO），成功实现了大规模 ...

机械取栓（MT）是急性缺血性中风的金标准治疗方法，但存在诸多挑战。研究人员利用 stEVE 平台评估了 DDPG、TD3、SAC 和 PPO 算法。结果显示不同算法在不同条件下各有优势，该研究为推进自主血管内导航奠定基础。 在医疗领域，中风一直是全球范围内导致死亡和 ...

RLHF第三步：强化学习微调 使用奖励模型的评分结果作为奖励信号，利用PPO等算法更新语言模型的策略，使其输出更符合人类偏好。 RLHF第一步要创建 ...

《超级马里奥兄弟》你能玩到第几关？ 说起这款FC时代的经典游戏，大家可能再熟悉不过了，大鼻子、留胡子，永远穿着背带工装服的马里奥大叔 ...