#强化学习
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Cubic Doggo实战：用MuJoCo和PPO训练机器狗站立的强化学习踩坑记
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浏览器里训练AI：Clash Royale强化学习实战解析
一位开发者将《皇室战争》AI智能体做成可在浏览器训练的迷你版本，用350行纯JS手写REINFORCE算法，直观展示强化学习如何从零学会防守策略，并开源了完整代码。
RLCD 解析：用适当评分规则让 RL 奖励校准置信度
深入解析 TypeSafe Jev 背后的 RLCD 方法：如何用 Brier 等适当评分规则替代标准 RLVR 的 0/1 奖励，通过按箱校准惩罚解决 LLM 过度自信问题，以及为何全局惩罚会被 PPO/GRPO 的 baseline 吸收。
Noam Brown警告：大模型可能撞上"能力天花板"
OpenAI研究员Noam Brown指出，随着大语言模型越来越强，我们可能耗尽能挑战它们的难题，导致强化学习失去有效训练信号。本文解析LLM为何难以复制AlphaGo的自我博弈路径，以及这一"难度墙"对AI行业的深远影响。
ClashRoyaleAi：开源皇室战争RL模拟器与PPO智能体实践
ClashRoyaleAi 是一个开源的《皇室战争》确定性模拟器，用 C++17 重建战斗引擎并提供 Gymnasium 接口，配合递归 PPO、前瞻搜索与自博弈联赛训练 RL 智能体。本文解析其环境设计、智能体架构与实验结果。
开源皇室战争RL模拟器：C++高速引擎与PPO智能体的实战启示
一个面向强化学习的开源《皇室战争》模拟器，用C++实现每场对局约10毫秒的高速仿真，支持可分叉状态与循环PPO训练，并在训练中暴露出引擎bug。解析其技术设计与对游戏AI研究的价值。
用强化学习训练神经网络对战：涌现行为与奖励黑客实录
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CPU上训练小型DQN：如何正确扩展Learner侧？
在CPU上训练小型DQN卡在400步/秒？本文解析多进程Worker并行架构的正确用法，探讨Actor-Learner解耦、Replay Buffer设计、replay ratio调优以及小网络该不该用GPU等强化学习工程实践问题。
CMU公开课深度解读：计算机操作智能体（CUA）的演进、评测与训练
CMU 2026 AI Agent公开课第七讲深度解读：计算机操作智能体（CUA）的九年演进史、四类评测范式（静态/端到端/LLM裁判/人工），以及预训练、SFT、RL三阶段训练流程，从World of Bits到GPT-6 Astra全景剖析。
DEEPO：双熵增强策略优化，破解多模态大模型幻觉难题
arXiv 新论文 DEEPO 提出双熵增强策略优化，从优势坍缩与梯度不可见两个环节破解多模态大模型（MLLM）幻觉难题，在 VideoMMMU 上显著优于 GRPO 基线，同时保持准确率与训练稳定性。
Roxie：基于JAX的强化学习新框架，专攻MuJoCo连续控制
Roxie 是一个基于 JAX 的全新强化学习框架，专为 MuJoCo 连续控制设计。内置 DDPG、TD3、SAC、PPO 等七种智能体，采用全编译 XLA 训练循环，支持 GPU/CPU 统一接口，并提供 5 亿步基准测试与 Hugging Face 预训练权重。
Fireworks推出ARCv3压缩器：BF16权重更新体积近乎腰斩
Fireworks推出ARCv3压缩器，可将BF16权重更新体积压缩近50%，让跨区域强化学习训练更具可行性，并保持rollout采样的策略时效性。适用于使用自有训练器搭配Fireworks rollout的团队。
RLDS：用子任务分解重构强化学习信用分配
arXiv新论文提出RLDS方法，通过子任务分解优势估计（SDAE）替代GRPO的标量奖励，在ScienceWorld、FrozenLake等智能体基准上实现最高+11.5分提升，并降低计算开销。解析其信用分配机制与适用边界。
1000+ TPU上跑通310B全参数RL：小米MiMo-V2.6的工程突破
Peano AI团队在1000+块TPU上为小米310B MiMo-V2.6模型运行全参数强化学习，vLLM驱动rollout并实现与训练器的比特级对齐，310B参数在ICI网络上2秒内完成同步。解析这一大模型RL工程突破的技术看点。
小型神经网络对决通用决策模型：一场卡牌AI的失败模式启示录
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当AI遭遇不可能完成的任务：越狱、串联与失控的隐忧
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窃取推理链：闭源大模型API的新型知识蒸馏攻击
Panfilov 等人的论文探讨如何从 Claude、ChatGPT 等闭源大模型 API 中大规模蒸馏推理链数据,以及这种做法对强化学习训练与行业竞争的影响。解析推理链蒸馏的技术机制与合规争议。
