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39_数据塑形
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24820编辑于 2022-03-29 强化学习基础理论与框架：奖励函数设计原则与技术
稀疏奖励的奖励塑形技术 在强化学习领域，稀疏奖励问题一直是算法训练面临的重要挑战之一。 奖励塑形的核心机制 奖励塑形技术通过设计辅助奖励函数 R′(s)R'(s) 来引导学习过程，其数学表达为 R′(s)=R(s)+F(s,s′)R'(s)=R(s)+F(s,s') ，其中 FF 为塑形函数 这意味着我们可以安全地添加塑形奖励而不改变问题本质。 可微分实现：2025年NeurIPS会议提出的Diff-PBRS框架将势函数参数化为神经网络，通过端到端训练实现自动塑形。 工程实践中的关键考量 在实际系统部署时，奖励塑形需要特别注意三个维度：1）塑形强度与稀疏主奖励的平衡，避免智能体过度依赖人工设计的辅助信号；2）塑形函数的泛化能力，确保在环境动态变化时仍能有效引导；3） 当前最前沿的研究正朝着多智能体稀疏奖励塑形、基于大语言模型的自动塑形函数生成等方向发展。
1.5K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏新智元
「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破
而且他们试图通过奖励塑形来提高X点位置的准确性。 以下是针对X点位置准确性的奖励塑形方法： 1. 等离子体形状精度的奖励塑形 研究人员检查了奖励塑形在两种不同配置和目标上所带来的精度改进：减少形状稳定任务中的LCFS误差和提高「snowflake_to_perfect」任务配置中的X点精度。 研究人员首先测试了一个控制策略，该策略通过在奖励塑形部分中讨论的奖励塑形方法来减少shape_70166稳定任务中的LCFS误差。 ，就像在奖励塑形部分描述的Fixed Reward一样。 X点位置精度的奖励塑形 接下来，研究人员将比较奖励塑形对更复杂的「snowflake」配置的影响，如下图所示。 该策略的训练奖励被塑形以增加X点控制的准确性。
85930编辑于 2023-08-07 - 来自专栏软件资源
奇妙塑形，PowerShape 2022助您实现高精度的建模与加工+全版本安装包
Powershape 2022是一款功能强大的CAD软件，可以用于数控编程和模具设计。本软件的设计理念是帮助用户快速创建复杂的CAD模型和NC编程，提高工作效率。此软件集成了先进的模型构建、模具和模块化设计、数控编程等功能特点，可以在各种行业中得到广泛的应用。
64620编辑于 2023-04-19 - 来自专栏机器之心
边学边练，推理觉醒：LUFFY让强化学习即学即用！
LUFFY 在强化学习框架中引入外部优质推理轨迹，通过 「策略塑形」 机制，融合自身尝试（on-policy）与专家示范（off-policy）的优势。 技术亮点：混合策略与策略塑形 LUFFY 的实现依托于 GRPO 算法框架，并围绕两项核心机制展开： 1. 混合策略训练：同时利用在线轨迹和离线示范，引导模型向高奖励动作靠拢，同时保留自身有效尝试。 策略塑形函数（图 6）：通过非线性加权机制强化对关键步骤的学习，防止模型过早收敛、策略熵降低，保持持续探索。图 5 展示了策略塑形对梯度更新的非线性权重以及对模型探索的影响。 图表 5. 策略塑形在 LUFFY 中的作用效果。左图：训练过程中的策略熵对比。中图：不同方法下损失函数基于决策概率的权重分配。右图：基于决策概率的梯度加权情况对比。 策略塑形函数 f () 可被看作正则约束下的重要性采样，鼓励模型关注低概率、但可能重要的行为决策。 实验结果：即学即练，举一反三 图表 7.
36610编辑于 2025-05-06 形塑新闻：AI时代新闻业的7个变化｜腾讯研究院3万字报告
我们把这份小小的报告命名为《形塑新闻：AI 时代新闻业的 7个变化》。限于精力和视野，我们无法关注新闻业在这个时代的发展全貌，只能通过一些小趋势管窥这个特殊行业正在发生的一些变化。 (三)“新闻软化”的趋势值得警惕短视频的媒介特性，以及算法推送的技术机制，型塑着短视频新闻的内容与形式风格。
1.9K10编辑于 2024-11-11Nat. Comput. Sci. | TANGO: 面向可合成性约束的分子生成直接优化框架
结果表明，在复杂的合成约束场景下，通过奖励驱动的通用生成模型能够有效学习并实现目标优化。 方法概述 研究人员将“受限可合成性”形式化为一个连续奖励问题。 通过这种奖励塑形机制，生成模型可以逐步学习如何在合成路径中引入目标构建块。该奖励取所有合成图节点中的最大值，并通过强化学习优化。 结果 受限可合成性的可学习性 研究人员首先通过消融实验分析奖励函数设计对优化动态的影响。 总体而言，研究人员表明，通过奖励塑形与强化学习结合，通用生成模型可以有效适应现实化学约束条件。这为绿色化学、工业副产物再利用以及复杂药物合成网络设计提供了新的技术路径。
10210编辑于 2026-03-06Nat. Comput. Sci. | TANGO: 面向可合成性约束的分子生成直接优化框架
结果表明，在复杂的合成约束场景下，通过奖励驱动的通用生成模型能够有效学习并实现目标优化。 方法概述 研究人员将“受限可合成性”形式化为一个连续奖励问题。 通过这种奖励塑形机制，生成模型可以逐步学习如何在合成路径中引入目标构建块。该奖励取所有合成图节点中的最大值，并通过强化学习优化。 结果 受限可合成性的可学习性 研究人员首先通过消融实验分析奖励函数设计对优化动态的影响。 总体而言，研究人员表明，通过奖励塑形与强化学习结合，通用生成模型可以有效适应现实化学约束条件。这为绿色化学、工业副产物再利用以及复杂药物合成网络设计提供了新的技术路径。
17310编辑于 2026-03-04- 来自专栏强化学习专栏
【RL Latest Tech】安全强化学习（Safe RL）：理论、方法与应用
在强化学习的传统框架下，智能体学习的是一个最优策略 ，该策略通过最大化累积奖励（回报） 来优化智能体的行为决策。这里， 是时间步 的奖励值， 是折扣因子。 奖励塑形与惩罚机制 为了引导智能体学习到安全的行为，奖励塑形（Reward Shaping） 是一种常见的技术。 具体做法是，将奖励函数修改为同时考虑回报和安全性的组合： 其中， 是原始的奖励函数， 是智能体在状态 采取动作 后进入状态 时的安全代价， 是代价权重。 lagrangian_loss 是拉格朗日损失，它平衡奖励与违反安全约束的代价。 通过引入安全约束、风险敏感优化和奖励塑形等技术，安全强化学习为智能体在复杂和不确定的环境中做出安全且有效的决策提供了重要工具和方法。
91510编辑于 2024-12-03 - 来自专栏刘旷专栏
颜值经济转向身材经济，医美的第二曲线来了
另一方面，美体塑形的成效相比以往更快，尤其是伴随相关新技术的不断推陈出新，美体塑形也更加安全高效，消费者的权益也将会更有保障。 头部平台引领下，美体塑形迎来新发展 而在新氧这类头部医美平台的推动下，也将对整个美体塑形行业产生积极的推动作用。 首先，头部专业平台将会帮助美体塑形市场更加专业、规范和安全。 美体塑形正在成为医美“第二曲线” 对于整体医美行业而言，美体塑形也将在更多的层面成为拉动整个医美消费增长的“第二曲线”。 其一，美体塑形将加速医美平台的“破圈”。进行美体塑形之后如何保养？ 也就是说，借助美体塑形，未来医美可以和大健康相结合。通过对塑形前后更多场景的渗透，保证前期咨询、中期塑形、后期保养的全链条服务体系，拓宽平台的业务边界。 其二，美体塑形也将会更加多元化和个性化。 就像网红脸千篇一律没有特色一样，每个人的美是有其独特性的，而美体塑形也是如此。并不是所有人都适合蜂腰长腿，在健康的前提下，多元化、个性化也将成为美体塑形的新趋势。
4.6K00发布于 2020-11-18 NeurIPS强化学习挑战赛冠军揭晓
PPG算法进行了多项修改在从未见过的环境中实现了最佳泛化性能使用了超参数调优优化方法样本效率赛道获胜团队：Adrien Gaidon和Blake Wulfe在辅助阶段使用数据增强，但在策略阶段不使用实验了奖励归一化和奖励塑形技术实现了最佳的样本效率
19310编辑于 2025-11-01- 来自专栏CPS推广奖励
CPS 推广奖励规则
重要风控规则说明】推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：1、与其他推广大使、或被推广客户相互串通，弄虚作假，恶意刷单，骗取活动奖励 使用专属返佣链接推荐好友购买返佣产品即享佣金，新客户基础返佣比例为20%，叠加不同等级的会员星级奖励，推广最高可享35%现金返佣比例，单客户单笔订单最高佣金5000元！ 2、返佣判断2.1 如消费者及其协作者账号与推广者被判为同一个人（例如：同注册/登录IP、同手机号、同注册邮箱、同身份证等同人风控信息记录），则产生的即为无效订单，不参与推广奖励。 2.2 多个订单合并支付时，凡是符合返佣条件的订单都参与推广奖励。产品首购、复购/续费、升级订单不参与推广奖励，发生退款的订单不参与推广奖励。 消费者如果曾经领用过免费试用产品，通过免费试用产品直接续费不参与推广奖励。拼团活动不参与CPS推荐奖励返佣。2.3订单支付后，CPS有效订单的判断大概有10分钟的延迟。
4.1K13编辑于 2026-03-04 - 来自专栏CPS推广奖励
CPS 推广奖励规则
重要风控规则说明】推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：1、与其他推广大使、或被推广客户相互串通，弄虚作假，恶意刷单，骗取活动奖励 使用专属返佣链接推荐好友购买返佣产品即享佣金，新客户基础返佣比例为20%，叠加不同等级的会员星级奖励，推广最高可享35%现金返佣比例，单客户单笔订单最高佣金5000元！ 2、返佣判断2.1 如消费者及其协作者账号与推广者被判为同一个人（例如：同注册/登录IP、同手机号、同注册邮箱、同身份证等同人风控信息记录），则产生的即为无效订单，不参与推广奖励。 2.2 多个订单合并支付时，凡是符合返佣条件的订单都参与推广奖励。产品首购、复购/续费、升级订单不参与推广奖励，发生退款的订单不参与推广奖励。 消费者如果曾经领用过免费试用产品，通过免费试用产品直接续费不参与推广奖励。拼团活动不参与CPS推荐奖励返佣。2.3订单支付后，CPS有效订单的判断大概有10分钟的延迟。
244.8K27951编辑于 2026-03-04 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
近年来强化学习分类综述大全，不看后悔，收藏为先！
off-policy rl 策略估计 逆强化学习 强化学习、模仿学习 分层强化学习 多任务强化学习 adversarial rl Probabilistic rl 分布式强化学习 Sim-to-Real 奖励塑形 Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Robotics: a Survey arxiv.org/pdf/2009.1330 奖励塑形
1.3K31发布于 2021-06-09 - 来自专栏DeepHub IMBA
ProRL：基于长期强化学习让1.5B小模型推理能力超越7B大模型
训练数据集构成 训练数据集涵盖广泛的任务类型，旨在提供可靠的验证奖励信号。 奖励机制采用二元信号设计，正确答案获得奖励1，错误或格式不正确的答案获得奖励0。模型通过"让我们逐步思考并在\boxed{}中输出最终答案"的提示格式生成回答。 系统改进了代码执行环境，能够运行所有测试用例而不是在首次错误时终止，并根据通过测试用例的比例分配奖励，以支持连续性奖励反馈。编译失败、包含语法错误或总执行时间超过5秒的提交将被分配零奖励。 这些重置操作还允许调整超参数设置以及引入新的训练数据和奖励塑形机制。 上图展示了训练过程中KL散度的变化情况。 训练阶段4和5：通过惩罚未正确终止的响应引入奖励塑形机制，这种方法促进了正确的生成行为，从而适度减少了响应长度。 训练阶段6和7：将推理计数从16增加到32，执行了两次硬重置操作。
35110编辑于 2025-08-20 - 来自专栏CreateAMind
大型推理模型的强化学习综述（1-4章）
在上述四类奖励的基础上，我们在 §3.1.5 进一步探讨“奖励塑形”，分析如何组合或转换多样化的奖励信号以促进学习。 3.1.5 奖励塑形 要点总结： 奖励塑形将稀疏信号丰富为稳定、信息量充足的梯度，以支持 LLM 训练。 这一过程被称为“奖励塑形”[Goyal 等，2019；Gupta 等，2022；Hu 等，2020；Xie 等，2023]，可分为基于规则的奖励塑形和基于结构的奖励塑形。 基于规则的奖励塑形。 与仅依赖单个样本的基于规则方法不同，基于结构的奖励塑形利用列表级或集合级基线，在一组候选样本上计算奖励。 机制分析进一步指出，RL 的增益常源于熵塑形或奖励代理。
59120编辑于 2026-03-11 - 来自专栏Java技术分享
泛形
顾名思义，就是将类型由原来的具体的类型参数化，类似于方法中的变量参数，此时类型也定义成参数形式（可以称之为类型形参），然后在使用/调用时传入具体的类型（类型实参）。 结合上面的泛型定义，我们知道在List<String>中，String是类型实参，也就是说，相应的List接口中肯定含有类型形参。 且get()方法的返回结果也直接是此形参类型（也就是对应的传入的类型实参）。 (int index); List<E> subList(int fromIndex, int toIndex); } 我们可以看到，在List接口中采用泛型化定义之后，<E>中的E表示类型形参 注意了，此处是类型实参，而不是类型形参！且Box<?>在逻辑上是Box<Integer>、Box<Number>...等所有Box<具体类型实参>的父类。
643100发布于 2018-01-11 - 来自专栏全栈程序员必看
matlab心形曲线代码_matlab心形
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1.6K90编辑于 2022-11-02 - 来自专栏AI科技评论
学界 | DeepMind提出强化学习新算法，教智能体从零学控制
诸如奖赏塑形（reward shaping）、学徒学习（Apprenticeship learning）或从演示中学习（Learning from Demonstration）等技术可以帮助解决这个问题 对于每个任务，如果实现目标，会提供相应的简单奖励。没实现目标的话，奖励为零。 ? 智能体首先学习激活手指上的触觉传感器，然后移动物体 ? 至关重要的是，对于目前还没有使用基于回放的离策略学习方法的任务，该代理可以从奖励信号中发现和学习。例如，当拾取或移动一个物体时，智能体可能会偶然地将物体堆叠起来，观察到「堆叠奖励」。 一系列简单的任务会让智能体观察到罕见的外部奖励，所以让智能体具有安排意图的能力至关重要。 基于收集到的所有的间接知识，智能体会建立一个个性化的学习课程。 在如此大的领域中，通过这种方法来利用知识非常高效，在只有很少的外部奖励信号的情况下尤其有用。 通过调度模块，智能体会决定接下来的意图。
83850发布于 2018-03-06 - 来自专栏AI研习社
DeepMind 提出全新强化学习算法，教智能体从零开始学会控制
诸如奖赏塑形（reward shaping）、学徒学习（Apprenticeship learning）或从演示中学习（Learning from Demonstration）等技术可以帮助解决这个问题 对于每个任务，如果实现目标，会提供相应的简单奖励。没实现目标的话，奖励为零。 ? 智能体首先学习激活手指上的触觉传感器，然后移动物体 ? 至关重要的是，对于目前还没有使用基于回放的离策略学习方法的任务，该代理可以从奖励信号中发现和学习。例如，当拾取或移动一个物体时，智能体可能会偶然地将物体堆叠起来，观察到「堆叠奖励」。 一系列简单的任务会让智能体观察到罕见的外部奖励，所以让智能体具有安排意图的能力至关重要。 基于收集到的所有的间接知识，智能体会建立一个个性化的学习课程。 在如此大的领域中，通过这种方法来利用知识非常高效，在只有很少的外部奖励信号的情况下尤其有用。 通过调度模块，智能体会决定接下来的意图。
66180发布于 2018-03-16
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