2. 学习强化学习常常需要翻阅各种资料，经典教材讲基础理论，前沿论文聊大模型对齐，代码实现又分散在不同仓库，理解起来颇为费力。Hands-on Modern RL 把强化学习从入门到前沿全部整合，提供一套完整的实战学习路线。不仅有 CartPole 倒立摆、DQN、PPO 等经典算法，还覆盖 RLHF、DPO、GRPO、RLVR 等大模型对齐技术，甚至包含 Agentic RL 和 VLM 强化学习项目。教程：walkinglabs.github.io/hands-on-modern-rl/preface/introGitHub：github.com/walkinglabs/hands-on-modern-rl- 实践优先教学，从 CartPole 第一行代码开始，快速建立 RL 直觉；- 完整算法路线，从 Q-Learning、REINFORCE 到 PPO、DPO 全覆盖；- 大模型 RLHF 工程流水线，包含 SFT、RM、PPO 对齐实战；- Agentic RL 项目实践，多工具 Code Agent 和 Deep Research Agent；- 可运行代码示例，每章配训练曲线分析和调试指南；- 前沿扩展，VLM 强化学习、具身智能、离线 RL 等未来方向。支持 Web 在线阅读、Docker 本地运行，CPU/GPU 均可，适合学生、工程师和研究人员学习。#强化学习##RL##人工智能##大模型#

3. ML：从状态到策略——强化学习的最小闭环

4. ML：强化学习经验数据的基本结构

5. #大众9X智能辅助驾驶跻身第一梯队#上汽大众宣布ID.ERA 9X全球首发搭载Momenta R7强化学习世界模型。Momenta创始人兼CEO曹旭东介绍，Momenta R7采用“强化学习 + 世界模型”融合架构，让AI不只是识别路况，而是开始理解交通环境的运行逻辑的行云智能辅助驾驶，和特斯拉FSD相比毫不逊色。搜狐汽车的微博视频

6. 大家听没听过“强化学习”、“迁移学习”这两句AI黑话？一开始听这词我也有点懵，今天用一个故事给大家讲清楚。#大有学问 #红衣聊AI #AIGC #脱口秀 #ai视频制作

7. 强化学习，正在决定智能驾驶的上限

8. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】知识点名称强化学习知识点讲解强化学习是一种机器学习范式，其中代理通过与环境交互来学习最佳行为策略。代理执行动作，环境提供反馈（奖励或惩罚），代理根据累计奖励调整策略以最大化长期回报。不同于监督学习需要标签数据，强化学习强调试错探索。举例：在训练AI玩游戏如围棋时，代理尝试不同走法，获胜得正奖励，失败得负奖励，通过多次迭代学习获胜策略。例题（单选题）强化学习的定义是什么？A选项：代理通过交互和奖励学习行为B选项：使用标签数据训练模型预测C选项：无监督聚类数据分组D选项：神经网络处理图像识别答案与题解答案、题解：见评论区温馨期待期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lxy#AI创造营# #科技风向标# 网页链接

9. 人工智能通识课：机器学习之强化学习

10. #大v聊车# Momenta R6强化学习大模型与铂智7强强联合，辅助驾驶能力要直冲第一梯队了。丰田铂智3X搭载Momenta辅助驾驶后，实现了销量六连涨。这次铂智7，搭载了Momenta R6强化学习大模型，实现了更强的高阶智驾体验，期待实车表现！十三先生Studio的微博视频

11. AI的下一步：强化学习是正确的AGI解法吗？｜硅谷101年度线下大会（全英）

12. 奔驰居然用S级豪华车做无人驾驶出租车，用的居然是中国AI#Momenta #梅赛德斯奔驰 #Robotaxi #F1赛场外的AI无人车突围战 #MomentaR6强化学习大模型

13. 【全网独家】天神之眼5.0抢先试轮到比亚迪遥遥领先了？

14. 强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习

15. 北京车展期间，上汽大众ID. ERA 9X上市，宣布该车型将全球首搭Momenta R7强化学习世界模型。Momenta R7采用“强化学习 + 世界模型”融合架构，和特斯拉FSD相比毫不逊色，大众的目标是打造一台不一样的大众，更是一台超乎想象的超级大众。#大众9X智能辅助驾驶跻身第一梯队#

16. 世界模型+闭环强化学习怎么理解？少卿还是举了一个路口选道到最右侧的场景来说明通过奖惩的方式，让系统自己学会选道，模型在仿真器中像玩游戏一样不断去做尝试，怎么选道，什么时候发起选道，由模型自己去摸索，它只看结果这个选道场景当中有几个指标，安全、安心、舒适、合规，效率模型过的好，就给它奖励，过的不好则进行处罚，所以大家能感受到新版上面，选道正确的优先级特别高，几乎没有选道错误的情况发生图2是强化学习的训练方式，少卿上次跟我们讲的时候说是有3种，1种是车端打分器，第2种是开环训练，第3种是现在蔚来上的闭环强化学习，车端打分器的逻辑就是多条轨迹筛选出最好的，大家应该也有印象，别的品牌也上过，蔚来在上个版本也有车端打分器，所以模型有时候总有跳变，它的限制主要是模仿学习的质量开环强化学习就像是PPT，车不动，环境动，如果老司机操作就会给高分，急刹或重刹就给高分，但是模型不知道我如果不按照PPT开会发生什么闭环强化学习，必须要有一个非常还愿物理世界的世界模型，在仿真器中打游戏，模型不断输出轨迹，然后环境跟车都跟着它动，在互动当中尝试蔚来Banyan 3.3.0 用的是闭环强化学习，仿真的效果比以前要好不少，只要有见过的场景，都能造出来进行训练，这次的能力提升，很大程度取决于强化学习，过程当中也有跟AI的斗智斗勇，因为AI还是会耍小聪明去拿高分，也看到一些强化学习带来的负体验，甚至有点强规则感的选道逻辑，可能只有1%的情况会遇到，下面几个版本还得慢慢去调#新能源汽车#

17. 华科&小米联合提出MindDrive：首个证实在线强化学习有效性的VLA框架......

18. Xianming 谈到了强化学习的看法：强化学习不是万金油。强化学习一定需要一个非常强的基座模型，它至少能采样到可实现这个问题解决方案的一个可行性。如果连这个东西没有的话，其它就没有办法进行。但是强化学习是效率特别高、且定向去解决问题的、且能持续去探索各种coner case 的一种学习方式，所以大家不用吧它当成一个解决万物的万能体，而是一个高效学习方式。 #小鹏汽车##小鹏第二代vla发布#

19. 小米HAD增强版即将在21号的广州车展上发布，这次的重点是引入了“强化学习”与“世界模型”让辅助驾驶有较大提升的点。强化学习不同于之前辅助驾驶的模仿学习，之前的模仿学习更像是辅助驾驶在学习一个人如何开车，强化学习是通过世界模型内不断生成新场景用来学习，学习的范围以及成果都会得到显著提升。这次小米HAD增强版中加入强化学习，也是目前行业头部辅助驾驶的选择，小米这次的迭代速度非常迅速。总的来说，小米在辅助驾驶的投入一直很多，而且短短几年的发展也能跟上行业第一梯队的步伐，这是小米在辅助驾驶中大量投入达成的表现。

20. 蔚来世界模型 NWM2.0正式推送，过年了朋友们。四年前买4颗芯片骂骂咧咧，今天收到NWM2.0直呼错怪斌哥。没有这超过1000TOPS的算力，还真撑不起NWM世界模型这能力。蔚来应该是行业最先开始推【世界模型】的车企，没有之一。而现在也越来越被证明，世界模型这条路，就是行业普遍认为自动驾驶的正确路径。这次蔚来NWM2.0的技术架构是「世界模型+闭环强化学习」。强化学习常见，但是闭环强化学习不常见，闭环意味着强化学习有输入，有反馈，有回应。而且，蔚来这次是城区与高速领航辅助全面模型化，提高 1，博弈能力 2，选择道路能力 3，控车能力今天46万Banyan车主都可以享受到最新的技术，都要感激蔚来几年前的硬件预埋，没有无缘无故的花钱。 #蔚来#

21. 一个强化学习信仰者的十年｜甲子光年

22. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】知识点名称强化学习奖励信号知识点讲解强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过与环境交互来学习的范式，其核心驱动力就是奖励信号（Reward Signal）。智能体（Agent）在每个时间步执行动作后，环境会返回一个标量奖励值，用于评价该动作的好坏。目标是最大化长期累积奖励（通常是折扣回报），因此奖励信号是环境在每一步交互后返回给智能体的标量反馈，用于评价当前动作，并作为策略更新和价值函数学习的重要依据。奖励设计直接影响策略质量，稀疏奖励、奖励整形（Reward Shaping）、内在奖励等都是为了解决奖励稀疏或延迟的问题。例题（单选题）强化学习中用于指导策略更新的核心反馈信号是什么？A选项：奖励信号B选项：损失函数C选项：激活函数D选项：学习率答案与题解答案、题解：见评论区温馨期待期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：rht#AI创造营# #科技风向标# 网页链接

23. 智能辅助驾驶的终极目标是什么？不是炫技，是安全。Momenta R7强化学习世界模型，为0.1%极端场景而生：突落货物、开门杀、路面障碍、突发障碍，可以提前预判，安全应对。0.1%，是安全底线，是信任基石，是关乎生命的大事。这套模型将在#大众9X# 上首发搭载 #大众9X智能辅助驾驶跻身第一梯队#。大众为什么选Momenta方案？因为好的大脑需要强壮的四肢匹配，大众的底盘调校能最大化发挥R7性能。上市限时权益价 #29.98万起大众9X真香# ，全系标配EA211黄金增程器、Momenta R7强化学习世界模型、四驱双电机、主动后轮转向、Smart Surface魔术屏等核心配置，入门即满配。 #大众汽车全新以赴# #2026北京车展#

24. 小米HAD增强版正式发布，引入强化学习和世界模型两大核心技术#小米HAD增强版发布#这波小米算是稳扎稳打，走强化学习这条路方向是对的，用奖惩策略来不断优化辅助驾驶效果，要知道有强化学习模型的辅助驾驶实际体验都不错在安全上AEB全面升级，新增前向低速防碰撞辅助和后向低速防碰撞辅助和更多目标识别，而且新增AES紧急转向辅助，在紧急状态下能够实现80-135km/h工作速度内最多2次的转向避让小米辅助驾驶虽然起步晚，但是进步速度是相当快的，有大量的技术人才加盟，强大的团队算是行业内的“潜力股”，期待未来能带来更大的进步

25. 上海闹市区实测！蔚来NWM 2.0突然又行了？

26. 学习AI工程常常需要翻阅各种论文、教程和框架文档，东一榔头西一棒槌，概念零散难以串联。AI Engineering from Scratch 提供一套完整的AI工程学习路线图，从零数学推导构建所有算法，再到框架应用，一条龙掌握。涵盖416课时、20个阶段，支持Python、TypeScript、Rust、Julia四种语言，从线性代数到自主智能体群，每步先手写数学再导入框架。URL：aiengineeringfromscratch.comGitHub：github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch- 20阶段416课时，从基础数学到高级AI系统全覆盖；- 四语言实现（Python/TS/Rust/Julia），每课包含数学推导+代码+测试；- 本地运行，无需云端，克隆仓库即可在自己机器上手写算法；- 线性结构路线图，避免碎片化学习，先理解backprop、attention等核心，再用PyTorch；- 实时进度跟踪和词汇表，支持浏览器保存学习状态；- 开源免费MIT许可，无需注册paywall，随时fork自学。支持本地开发环境，git clone后即可运行所有课时代码，适合AI工程师自学和深度实践。#AI工程##从零开始##人工智能#

27. 在线强化学习训练环境开发、部署总是琢磨如何隔离安全运行，有没有简单统一的接口和工具呢？OpenEnv 是一个基于 Gymnasium 风格 API 的代理式执行环境接口库，助力 RL 训练后环境的创建和管理。它支持环境的容器化隔离，基于 WebSocket 提供简洁的 step()、reset()、state() 等接口，让训练框架和研究者都能轻松调用。核心功能：- 标准化环境客户端，支持异步和同步调用- 环境容器化部署，支持本地 Docker 和未来 Kubernetes- 内置 WebUI，方便实时交互调试- 提供 CLI 初始化和 Hugging Face Spaces 一键部署- 丰富示例环境：Echo（消息回显测试）、编码环境、国际象棋、Atari 游戏、金融交易模拟等GitHub：github.com/meta-pytorch/OpenEnv#强化学习# #开放源码# #AI训练平台# #Gymnasium#

28. #IT那些事儿# 有趣的现代强化学习实战指南：涵盖经典控制LLM 后训练RLVR（可验证奖励的强化学习）多模态智能体。该项目希望用一条更“实践优先”的路径来学习现代强化学习：从经典控制出发，逐步连接到 LLM 后训练基础、DPO/GRPO/RLVR、Agentic RL 和 VLM RL 等现代应用。

29. AI Agent完全学习指南：从理论到实践，智能体核心技术深度解析

30. 一个强化学习教程地址： github.com/Paulescu/hands-on-rl课程内容从简到难，逐步解决不同难度的问题，包括Q-learning、SARSA、参数化Q学习、策略梯度等技术，最终会介绍如何将强化学习算法、优化方法和深度学习技术结合，解决更复杂的问题。不过课程大部分内容是几年前的，并不会涉及现在大模型里的强化学习。课程不要求先前了解深度学习，讲解中会为学习者提供相关背景，帮助理解其在现代强化学习中的重要性。课程包括：强化学习简介使用Q-learning驱动出租车使用SARSA克服重力使用参数化Q学习保持平衡使用策略梯度登陆月球#科技先锋官#

31. 2026年，大模型训练的下半场属于「强化学习云」

32. 电子书强化学习的数学原理 github.com/MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning 作者是西湖大学人工智能系赵世钰老师，本书蛮受好评的。这门课程从零开始、从数学角度、结合大量例子、循序渐进地揭示强化学习的本质原理。如果你学习的时候喜欢刨根问底、追求“知其然并知其所以然”，相信这个课程能很好地帮助你透彻理解强化学习！在介绍页里还有配套的讲课视频链接。 #How I AI#

33. 斯坦福公开课 CS234：强化学习，2025年冬季版主页： web.stanford.edu/class/cs234/相关课件下载： web.stanford.edu/class/cs234/modules.html要实现人工智能的梦想和影响，必须依赖能够自主学习并做出正确决策的系统。强化学习是实现这一目标的一个强大范式，适用于广泛的任务，包括机器人技术、游戏玩法、消费者建模和医疗保健。本课程将为学生提供强化学习领域的坚实入门，学生将学习到该领域的核心挑战和方法，包括泛化和探索。通过讲座、书面作业和编程作业的结合，学生将掌握强化学习的关键思想和技术。作业将涵盖强化学习的基础知识以及深度强化学习——这一结合了深度学习技术与强化学习的极具前景的新领域。#科技先锋官#

34. 今天，小米汽车官宣，广州车展上发布的HAD增强版，引入RL强化学习和世界模型，在纵向、横向、路况理解能力上均得到提升。自动驾驶引入RL和世界模型是行业共识，但小米这么快交出一个全量版本，出乎很多人的意料。RL+世界模型的经典解法是：通过RL强化学习的方式，让模型在高质量的世界模型中不断的试错与环境交互，通过累积奖励让模型理解场景，学会驾驶。小米HAD能这么快交出这个版本，虽然很不容易，但客观来看距离头部水平还有一段距离，具体表现怎么样等全量交付后，大家会有自己的判断。

35. 西湖大学赵世钰老师的电子书<强化学习的数学原理> 地址：github.com/MathFoundationRL/Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning/ 评价不错的教材。项目介绍里也有配套的中英文版的视频教程。这本书旨在以数学化但易读的方式，介绍强化学习中的基本概念、核心问题和经典算法。本书从数学视角介绍强化学习。读者不仅会了解算法的执行流程，也会理解算法最初为什么这样设计，以及它为什么能够有效工作。本书对数学内容的深度做了审慎控制，保持在合适水平。同时，数学内容的呈现方式也经过精心设计，以保证阅读体验友好。读者可以根据自己的兴趣，有选择地阅读灰色框中的内容。 #How I AI##AI创造营#

36. 看到过所谓的“辅助驾驶技术路线天梯图”，有一说一真没必要搞这些，很扯淡。。。强化学习其实大家都会做，但并不是用得越多就越好，业界主要也还是以模仿学习为主，强化学习是辅助。说句不好听，整天想讲什么技术路线优势，你方唱罢我方登场，但凡实车表现足够有说服力，需要扯这些吗？

37. 《强化学习数学基础》

38. 《强化学习入门：从Q-learning到PPO，一文掌握AI试错学习的奥秘》

39. Q-Learning 入门：从零写一个 Gymnasium 的 grid world 项目

40. 【RL】kindatechnical - Foundations of R～L～ - Setting Up Your RL Environment: Gymnasium and Stable-Bas~

41. 肝了200页！一份硬核的深度强化学习（DRL）数学原理与核心算法笔记

42. 《强化学习的数学基础》：RL 原理，讲得透

43. 强化学习（Reinforcement Learning）详解：从基础概念到核心算法全面解析

44. 这是一份强化学习入门纲要！（附PDF文档）

45. 目前强化学习最好的入门书籍（入门≠简单）

46. 最前沿的强化学习课程来了！斯坦福CS224R深度强化学习全套课程开放！

47. Gymnasium 完整中文教程（官方文档精编）

48. 强化学习 Reinforcement Learning David Silver笔记（一）：Introduction

49. 深度强化学习与模仿学习导论

50. 强化学习从入门到掌握的学习笔记（一）

51. 常见概念之强化学习

52. LLM系列2：强化学习从小白到入门，一文读懂Sarsa/Q-learning/DQN/DDPG

53. 强化学习的数学原理笔记

54. 我们强化学习有属于自己的作业帮😉

55. 20分钟快速入门：Python深度强化学习教程

56. 最前沿的强化学习课程来了！斯坦福CS224R深度强化学习全套课程开放！ - 哔哩哔哩

57. Python使用强化学习解决决策问题的建模训练思路解析【教学】

58. 想深入学习强化学习，却无从下手？资源来了

59. 【RL】Gymnasium_v1.2.3 - Doc - Introduction - Training an Agent

60. 【2026新版】强化学习保姆级教程！从零入门到进阶，Q-learning、DQN、PPO、Actor-Critic全讲透！附代码实战+算法对比，小白也能搞懂

61. 强化学习从入门到实战案例全系列29

62. 每周一书《深度强化学习 pdf》分享

63. CS285 完结撒花🎉 一条强化学习学习路线

64. 强化学习入门及基础概念理清

65. 强推！不愧是2026年B站最新最好的【强化学习】保姆级教程！从原理入门到公式推导，一口气轻松吃透PPO、Q-Learning、DQN、A3C等主流算法！【附实战

66. 大模型 X 强化学习之一：强化学习基础概念图解 & 贝尔曼公式

67. 九章云极普惠算力

68. 强化学习的数学原理

69. 让AI整理教学设计|《人工智能之强化学习算法》

70. Note：强化学习(一)

71. 原创 | 大模型扫盲系列（三）-强化学习基础（下）

72. 强化学习“试炼场”：OpenAI Gym如何让AI从玩Atari到下围棋，一个框架全搞定

73. 新书速递 | 机器学习与强化学习入门

74. H博士&袁从德·强化学习快速入门与实战 - 哔哩哔哩

75. 20260226 | 强化学习（一）

76. 想快速实践深度强化学习看什么书？

77. 耿直哥强化学习必修课核心原理与实战网盘 - 哔哩哔哩

78. 斯坦福: 强化学习，CS234 | CS234,Reinforcement Learning,2024

79. 强化学习入门

80. 研学课程 | 人工智能与强化学习

81. 强化学习入门到精通(基础理论和实践技能)

82. 我整理的AI学习路线图分享

83. 人形机器人强化学习入门实践核心教程网盘 - 哔哩哔哩

84. 强化学习入门也太难了

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