企业官网建设流程全解析

网站维护学习,id和wordpress,建筑公司100强,discuz 手机网站Agentic RL#xff08;代理式强化学习#xff09; 范式#xff1a;把大语言模型#xff08;LLM#xff09;从“一次性文本生成器”升级为“可在动态环境中持续感知、规划、行动、反思的自主智能体”#xff0c;并给出统一理论框架、能力图谱、任务全景与开源资源大盘点。…Agentic RL代理式强化学习范式把大语言模型LLM从“一次性文本生成器”升级为“可在动态环境中持续感知、规划、行动、反思的自主智能体”并给出统一理论框架、能力图谱、任务全景与开源资源大盘点。一、为什么需要Agentic RL从 LLM-RL 到 Agentic RL 范式迁移概览传统 LLM-RLAgentic RL单轮问答多轮交互静态 prompt → 静态回答动态环境状态 → 动作 → 新状态reward 只评“答得好不好”reward 还评“做得对不对”退化 MDPT1标准 POMDPT1二、理论框架用 POMDP 把“LLM 当 policy”给出形式化七元组⟨S,A,P,R,O,γ⟩其中A A_text ∪ A_action模型既可“说话”也可“调用工具/执行命令”O为局部可观察文本/图像/代码等多模态信号R支持稀疏任务成败或稠密中间步骤奖励与传统 PBRFT 的逐项对比PO, DPO, GRPO家族对比三、RL 如何“点亮”六大模块图 3Agentic LLM 与环境之间的动态交互过程能力RL 作用代表工作Planning外部搜索MCTS或内部策略梯度直接优化计划LATS、AdaPlanTool Use从模仿 ReAct → 奖励驱动 TIRTool-Integrated ReasoningToolRL、ReTool、OpenAI o3Memory把静态 RAG 升级为“RL 决定何时写/删/查”Memory-R1、MemAgentSelf-Improvement自生成 critique → 在线 DPO/GRPO 更新Reflexion、R-Zero、Absolute ZeroReasoning慢思维“长链推理”由过程奖励塑形DeepSeek-R1、o1/o3Perception视觉/音频/3D 任务统一用 GRPO 优化Vision-R1、SVQA-R1、EchoInk-R1Agentic RL 6 大核心能力板块四、任务视角十大战场全景图图 6按时间轴梳理的“任务进化树”。领域关键趋势开源亮点Search Research从单轮 RAG 到多轮深度研究Search-R1、WebSailor、DeepResearcherCode函数级 → 文件级 → 仓库级 SWE-benchDeepSWE、SWE-RL、Qwen3-CoderMath非形式化 形式化Lean/Isabelle双轨DeepSeek-Prover、Leanabell、STPGUI静态截图 → 在线真机交互UI-TARS、DiGiRL、ZeroGUIVision被动看图 → 主动“用图思考”Vision-R1、Ground-R1、Got-R1EmbodiedVLA 模型 轨迹级奖励VLN-R1、TGRPO、VIKI-RMulti-Agent去中心化训练 博弈自博弈MAGRPO、SPIRAL、Chain-of-Agents开源环境 框架速查表搜索与研究Agent代码与软件工程Agent数学推理AgentGUI AgentMulti-Agent框架汇总 50 环境与基准汇总 15 个 RL 框架类型推荐上手Web 任务WebArena、VisualWebArena、AppWorld代码任务SWE-bench、Debug-Gym、R2E-Gym多智能体SMAC-Exp、Factorio、PaperBench框架OpenRLHF、trlX、EasyR1、AgentFly、AWorldhttps://arxiv.org/pdf/2509.02547 The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey https://github.com/xhyumiracle/Awesome-AgenticLLM-RL-Papers如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】