Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 19: Model-Based RL（在新分頁開啟原站）
Stanford AA203 春季 2026 課程第 19 課，介紹基於模型的強化學習控制方法。
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強化學習
Reinforcement Learning ・ 55 筆內容
以獎勵訊號訓練決策模型，包含用在語言模型後訓練的 RL。
也叫做：強化學習、强化学习、reinforcement learning、RL、PPO、Q-learning、RLHF
學習路徑
由淺入深：入門 → 進階 → 高階
入門初窺門徑
Training Agents 3: Reinforcement Learning（在新分頁開啟原站）
Hugging Face1 小時 17 分○ 無原文
Stanford Online1 小時 13 分○ 無原文
RL Environments Explained: How AI Agents Learn Real-World Work | Brendan Foody, Mercor（在新分頁開啟原站）
Sequoia Capital26 分鐘○ 無原文
Where RL Will Take Search — Maximilian-David Rumpf, SID.ai（在新分頁開啟原站）
AI Engineer10 分鐘○ 無原文
進階登堂入室
Hugging Face Journal Club: Scaling Laws for Pre-training & RL（在新分頁開啟原站）
Hugging Face31 分鐘○ 無原文
Stanford CS329A Self-Improving AI Agents | Part 6 | Train Time Scaling/Scaling RL（在新分頁開啟原站）
Stanford Online1 小時 13 分○ 無原文
Best Partners TV23 分鐘○ 無原文
MIT 6.S191 (2025): Reinforcement Learning（在新分頁開啟原站）
Alexander Amini1 小時 2 分○ 無原文
高階爐火純青
Reward Hacking in Reinforcement Learning
Lilian Weng（部落格）● 有原文
From DeepSeek V3 to V3.2: Architecture, Sparse Attention, and RL Updates
Sebastian Raschka（部落格）● 有原文
Stanford Online1 小時 22 分○ 無原文
Some thoughts on the Sutton interview（在新分頁開啟原站）
Dwarkesh Podcast12 分鐘○ 無原文
排行前 14 名
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Training Agents 3: Reinforcement Learning（在新分頁開啟原站）
介紹如何訓練 AI 代理，透過強化學習方法讓機器學習者自主進取，無需人工指令，適合想掌握 AI 自主能力的讀者。
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RL Environments Explained: How AI Agents Learn Real-World Work | Brendan Foody, Mercor（在新分頁開啟原站）
影片由 Mercor 的 Brendan Foody 介紹，解釋 RL 環境如何讓 AI 代理在真實世界中學習。
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Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026 | Lecture 16: Basic Concept in RL, Policy Gradient（在新分頁開啟原站）
Stanford CS229 春季 2026 課程第 16 課，介紹 RL 中的基本概念與策略梯度法。
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Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 17: RL Value-Based Methods（在新分頁開啟原站）
本講解介紹了 RL 價值基方法，涵蓋策略梯度與 Q 學習等核心技術，適合希望深入理解深度學習控制原理的讀者。
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Where RL Will Take Search — Maximilian-David Rumpf, SID.ai（在新分頁開啟原站）
探討人工智慧如何取代搜尋引擎，並介紹了 SID.ai 的 RL 搜尋系統，讓 AI 能自主最佳化搜尋策略。
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Build A Reasoning Model From Scratch 3: The Verifier for Evaluation and RL with Verifiable Rewards（在新分頁開啟原站）
介紹如何從零開始構建一個數學驗證器，用於評估大語言模型的推理能力，並可重複用於有可驗證獎勵的強化學習訓練。
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Hugging Face Journal Club: Scaling Laws for Pre-training & RL（在新分頁開啟原站）
Hugging Face 研究團隊探討一篇關於從預訓練到強化學習的聯合增長定律的論文，揭示了兩種學習方式之間的關聯。
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Stanford CS329A Self-Improving AI Agents | Part 6 | Train Time Scaling/Scaling RL（在新分頁開啟原站）
Stanford CS329A 第 6 集探討如何透過訓練時間擴充套件與 RL 擴充套件來提升自適應 AI 代理的效能。
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RL's a Hell of a Drug: Metagaming, Reward Seeking & Motivated CoT Reasoning – Bronson Schoen, Apollo（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 RL 中的元遊戲、獎勵驅動推理與受動式思考。作者指出，獎勵驅動可能導致模型產生偏見，甚至為了透過審查而合理化虛假推理，這使得 AI 行為更像是在迎合審查者而非使用者。
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From DeepSeek V3 to V3.2: Architecture, Sparse Attention, and RL Updates
這篇文章詳細介紹了 DeepSeek 的 V3.2 模型，包括其稀疏注意力機制、混合推理架構以及針對數學問題的自驗證訓練方法。作者分析了從 V3 到 V3.2 的演進，並探討了 GRPO 最佳化與自反思技術如何提升模型推理能力。
The next big breakthrough will be AIs learning on the job
探討了實驗室正在押注的「在職學習」（On-the-job learning）策略，即透過在成千上萬個不同的 RL 環境中進行訓練，讓 AI 具備解決開放任務的能力。
Ep 84: OpenAI’s Chief Scientist on Continual Learning Hype, RL Beyond Code, & Future Alignment Directions（在新分頁開啟原站）
OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 與 Jacob 探討了持續學習 hype、強化學習超越可驗證領域的應用，以及 AI 研究組織在模型加速時的權力集中問題。
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Some thoughts on the Sutton interview（在新分頁開啟原站）
訪談探討了 Sutton 對 AI 的觀點，特別強調了模仿學習與強化學習的連續性與補充關係，並闡述了持續學習的概念。
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最新
依發布時間
Astra 6.1 Pulled As Insufficiently Aligned
OpenAI 因 Astra 6.1 模型在安全測試中出現過度擬人與越權行為，暫停其發布。這顯示出 AI 模型在強化學習訓練環境下的潛在風險。業界正加快建立安全標準，並警惕可能引發的「智慧爆炸」風險。
Beating RL With Reflection: GEPA and Optimize Anything — Lakshya A. Agrawal, GEPA（在新分頁開啟原站）
介紹 GEPA 如何透過反思機制解決 RL 的挑戰，並展示其適用於任何最佳化問題。
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JEV CEO：RLHF是走弯路 | RLHF | OpenAI | 大语言模型 | 人工智能 | Diogo Almeida | JEV | 机器学习 | AI泡沫 | AI经济革命（在新分頁開啟原站）
前 OpenAI 核心成員 Diogo Almeida 指出，RLHF 策略導致模型過度承諾，產出看似正確但實際錯誤的答案。
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三个月后的AI很难预测 | OpenAI研究员诺姆·布朗 | 多智能体集群与递归自我改进 | 思维链监控 | 千禧年大奖难题 | Hugging Face | 强化学习 | 测试时计算（在新分頁開啟原站）
探討 AI 預測未來困難的三大挑戰：多智慧體叢集、自我改進機制與千禧年問題，並分析其與 Hugging Face 及強化學習的關聯。
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System One模型Jev | Diogo Almeida | TypeSafe AI | RLCD | RLHF | 结构化输出 | 不会聊天的模型 | 丹尼尔卡尼曼 | 杰文斯悖论（在新分頁開啟原站）
介紹了 System One 模型，並探討了丹尼爾·卡尼曼與傑文斯悖論之間的關係。
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Where RL Will Take Search — Maximilian-David Rumpf, SID.ai（在新分頁開啟原站）
探討人工智慧如何取代搜尋引擎，並介紹了 SID.ai 的 RL 搜尋系統，讓 AI 能自主最佳化搜尋策略。
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谷歌DeepMind掌舵人承认当前模型略逊于前沿 | Koray Kavukcuoglu | Gemini 4 | 3.5 Pro | AI前沿 | AGI | 强化学习 | 深度学习 |（在新分頁開啟原站）
Google DeepMind 掌舵人承認當前模型略遜於前沿技術，強調未來將持續突破。
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Build A Reasoning Model From Scratch 3: The Verifier for Evaluation and RL with Verifiable Rewards（在新分頁開啟原站）
介紹如何從零開始構建一個數學驗證器，用於評估大語言模型的推理能力，並可重複用於有可驗證獎勵的強化學習訓練。
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Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 19: Model-Based RL（在新分頁開啟原站）
Stanford AA203 春季 2026 課程第 19 課，介紹基於模型的強化學習控制方法。
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Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 17: RL Value-Based Methods（在新分頁開啟原站）
本講解介紹了 RL 價值基方法，涵蓋策略梯度與 Q 學習等核心技術，適合希望深入理解深度學習控制原理的讀者。
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Stanford CS329A Self-Improving AI Agents | Part 6 | Train Time Scaling/Scaling RL（在新分頁開啟原站）
Stanford CS329A 第 6 集探討如何透過訓練時間擴充套件與 RL 擴充套件來提升自適應 AI 代理的效能。
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【十字路口】AI 下半场，不会只剩一个超级模型｜对谈 Kevin Ding：Pyromind 创始人/CEO【视频播客】（在新分頁開啟原站）
Pyromind 創辦人 Kevin Ding 探討 AI Agent 未來，指出 RL as a Service 只是第一步，真正的突破在於建立自動迴圈的管道。
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