强化学习核心概念探索与讨论
思考题库收录了一系列关于强化学习核心概念的深度思考题，涵盖奖励函数设计、多智能体协作、迁移学习等前沿主题。
评估自我循环学习强化迭代的ai系统当前发展状况，可能遇到的阻力
01从生物进化的角度探讨为什么最可靠的AI系统，其所有核心组件都应该由强化学习生成或优化。
02探讨多LLM重复采样框架，以及ModelSwitch方法如何通过整合多个模型来提高采样效率。
03探讨在强化学习驱动的自我迭代系统中，如何验证模型确实在改进，并提出一致性验证框架。
04深入探讨奖励函数设计的原则、常见陷阱与解决方案，以及前沿的奖励设计技术。
05研究多智能体强化学习(MARL)的基础、协作机制、竞争策略以及在无人驾驶、机器人等场景的应用。
06探讨迁移学习基础、负迁移问题、领域自适应技术以及元学习框架(MAML、Reptile等)。