人工智能領域發展到現在，強化學習已經成為人工智能中最令人著迷也最核心的研究方向之一。它試圖解決這樣一個問題：當智能體没有現成答案時，如何通過與環境的交互，自主學會最優行為？ 聽起來簡單，做起來卻異常復雜。幾十年來，研究者提出了成百上千種算法，從最早的 Q-learning 到后來基於深度學習的 DDPG、SAC、PPO、IQL……每種方法都有自己的原理、參數與假設，看起來彼此獨立，仿佛一座龐大而混亂的迷宮。 對於剛接觸強化學習的人來說，這種復雜性常常令人挫敗：我們似乎在學習無數名字，卻始終難以看清它們之間的聯系。 然而，最近有...