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AI 综述
2026年10月28日,Dongxi 东锡 NLP 发布一篇面向 LLM 读者的强化学习(RL)术语讲解,文章称其“干得像沙漠”。该文用一个例子串讲 policy、state、action、reward、value、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping、KL 等术语,作者也坦言 RL 很难写得生动有趣。目前仅有这一篇发布记录,尚无后续发展。
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东锡NLP用单例讲解RL术语事件进展
1 个已确认进展
- 来源：马东锡 NLP
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10月28日
马东锡 NLP
东锡NLP用单例讲解RL术语
Dongxi 东锡 NLP 发布了一篇关于强化学习（RL）术语的讲解，称其“干得像沙漠”。文章针对 LLM 读者，用一个例子串讲 policy、state、action、reward、value、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping、KL 等术语，作者也坦言 RL 很难写得生动有趣。
马东锡 NLP
写给 LLM 读者的强化学习术语：一个分数如何分到每个 token
文章以 DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 上 pass@1 从 15.6% 升到 71.0% 为例，说明规则 judge 只给整段回答一个分数，而训练要调整每个 token 的概率。作者用 Is OpenAI open? 的采样例子依次解释 policy、state、action、reward、return、value、Q、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping 和 KL，并指出 PPO 用 critic 学习 V、GRPO 用组内平均分代替 V。