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Agentic RL:代码优先,理论辅助的实战法
2026-02-26
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Agentic RL:veRL AgentLoop 全流程与计算细节(Async Rollout、状态机、Tool-Interaction)
2026-02-10
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Agentic RL:veRL Infra AgentLoop 代码串讲(Multi-turn 推理与 Ray Trainer)
2026-02-10
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Agentic RL:veRL Infra AgentLoop(AgentLoopManager、Async Rollout 与 Hybrid 推训)
2026-02-10
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Agentic RL:重新理解 DPO(KL 正则 RL、隐式奖励模型与缺陷)
2026-02-10
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Agentic RL:分布视角理解 SFT 与 RL(Forward/Reverse KL、分布与奖励)
2026-02-10
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Agentic RL:Reward Model Insights(Bradley-Terry、MLE 与深度学习)
2026-02-10
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Agentic RL:veRL 核心强化学习算法(GRPO、RLOO、REINFORCE++)与 Baseline 设计
2026-02-09
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Agentic RL:veRL(verl)训练参数理解(PPO & GRPO、Batch Size、KL & Entropy)
2026-02-09
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Agentic RL:REINFORCE 4 LLM(Reward 设计与 PG+KL Loss 细节)
2026-02-09
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Agentic RL:系列导航(PG Loss、TRPO、PPO-Clip)
2026-02-09
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Agentic RL:从 PG 到 TRPO 到 PPO-Clip(推导与代码对齐)
2026-02-09
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Agentic RL:PG Loss 组件详解(PPO-clip / Dual-Clip / Entropy / KL / 聚合)
2026-02-09
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深度学习优化器全家桶:从 SGD 到 AdamW 及未来
2025-12-03
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深度学习损失函数:从 MSE 到 Focal Loss
2025-12-03
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