强化学习在大模型时代发挥着重要作用，特别是在推理和对齐方面。从RLHF到思维链推理，强化学习为大模型的能力提升提供了关键技术支撑。
推荐学习资料
西湖大学赵世钰强化学习课程
课程特色: 强化学习的数学原理，从零开始到透彻理解
学习资源:
RethinkFun强化学习系列
推荐UP主: @RethinkFun
核心视频:
- 强化学习RL基本原理 - 大白话解释，原理图解+公式推导
- PPO和GRPO算法流程 - 算法原理图解
入门教程
- 强化学习极简入门 - 通俗理解MDP、DP MC TD和Q学习、策略梯度、PPO
强化学习项目论文（待筛选）
📊 论文筛选表格: 点击查看完整的强化学习论文待筛选列表
状态分类：未开始、评估中、已完成、不推荐、未开源
GRPO复现参考
TRL框架
- 项目: TRL (Transformer Reinforcement Learning)
- 特色: HuggingFace官方强化学习框架
- 支持: GRPO、PPO、DPO等多种算法
思维链COT
核心概念
思维链推理是让大模型展示推理过程的重要技术，提高了模型的可解释性和推理能力。
重要论文与项目
CoT-Valve: Length-Compressible Chain-of-Thought Tuning
- 特色: 可压缩长度的思维链调优技术
- 来源: HuggingFace Daily Papers
MCOT (Multi-Chain-of-Thought)
- 项目: Awesome-MCoT
- 特色: 多思维链推理，提升复杂推理任务性能
Latent CoT (潜在思维链)
- 项目: Awesome-Latent-CoT
- 核心理念: 将推理过程从语言符号转移到潜在空间中，捕捉更丰富和复杂的思维过程
多模态COT
结合视觉和文本信息的思维链推理，在多模态任务中展现强大能力。
潜空间推理综述
- 重要综述: 哈工大首篇潜空间推理综述
- 核心观点: 重构大模型推理能力边界，探索潜在空间中的推理机制
DEEPSEEK-R1解读
DeepSeek-R1作为推理能力突出的大模型，其技术细节值得深入研究：
- 推理机制设计
- 训练策略分析
- 性能评估方法
学习路径建议
基础阶段
- 数学基础: 概率论、动态规划、优化理论
- 基本概念: MDP、值函数、策略、回报
- 经典算法: Q-learning、策略梯度、Actor-Critic
进阶阶段
- 现代算法: PPO、TRPO、SAC、TD3
- 大模型应用: RLHF、Constitutional AI
- 思维链技术: CoT、MCOT、Latent CoT
实践阶段
- 框架使用: OpenAI Gym、Stable Baselines3、TRL
- 项目实战: 游戏AI、对话系统优化
- 论文复现: 关键算法的复现与改进
应用领域
大模型对齐
- RLHF: 从人类反馈中学习，提升模型输出质量
- Constitutional AI: 基于原则的AI对齐方法
- DPO: 直接偏好优化，简化RLHF流程
推理能力提升
- 思维链推理: 提升复杂推理任务性能
- 工具使用: 训练模型使用外部工具
- 代码生成: 提升编程能力
多智能体系统
- 协作学习: 多个智能体协同解决问题
- 竞争学习: 通过竞争提升个体能力
- 社会学习: 从其他智能体行为中学习
前沿趋势
- 离线强化学习: 从静态数据集中学习策略
- 元学习: 快速适应新任务的学习算法
- 安全强化学习: 确保学习过程和结果的安全性
- 可解释强化学习: 提升决策过程的可解释性
其他文档摘录
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思维链 COT / Multi-step COT（MCOT）/ Latent CoT
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GRPO 学习资料：
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强化学习数学基础书籍：GitHub https://github.com/MathFoundationRL/Book-Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning