【AI驱动】 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI已不再是科技领域的独占鳌头者，而是渗透进了各行各业，成为推动各行业创新和发展的关键力量。无论是教育、医疗、金融还是零售，AI都在不断地改变传统行业的运作方式。而2025年，AI的影响将更加深远，成为大...

【AI驱动】 引言：AI Agents与多智能体系统的崛起 随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI Agents和多智能体系统（MAS）成为了推动科技创新的关键力量。AI Agents是能够感知环境、做出自主决策并执行任务的智能实体。而多智能体系统则由...

【日积月累】 本篇文章旨在为读者提供一个全面的强化学习算法入门指南。通过详细的概念解释和实例展示，初学者可以深入了解强化学习的基本原理和应用场景。文章将涵盖强化学习的基本术语、随机性来源以及如何通过强化学习让AI自动化解决问题。此外，还将讨论强化学习中的价值函数和策略学习等核心概念，帮助读者建立扎实的理论基础。

【日积月累】 PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种强化学习策略优化方法，由John Schulman等人于2017年提出。它通过限制新旧策略之间的差异来稳定训练过程，使用裁剪概率比率和替代损失函数来防止策略更新过大。PPO的关键特性包括概率比率裁剪、多次更新、简单实现以及平衡探索与利用。算法流程包括数据收集、优势估计计算、目标函数优化和策略参数更新。PPO已被广泛应用于游戏、机器人控制等领域，具有广泛的适用性和灵活性。