本文系统介绍了策略梯度（PG）方法及其代表性算法，包括REINFORCE、Actor-Critic（AC）、A2C、DDPG和PPO。

本文介绍了使用Unsloth框架对医疗问答模型Qwen2.5-3B-Instruct进行微调的方法。通过4bit量化和LoRA技术实现低资源消耗，采用GRPO强化学习算法优化模型。关键点包括：1) 使用包含语义正确性、流畅性和格式检查的混合奖励函数；2) 基于Deepseek-R1蒸馏的医疗数据集训练；3) 实验显示奖励值在50步后收敛至0.6左右。最终模型能规范生成包含<reasoning

本文系统介绍了深度学习模型部署的核心技术，重点讲解了ONNX中间表示和TensorRT推理引擎的应用。主要内容包括： 模型部署基础 模型部署的定义与挑战：环境配置和运行效率优化 标准部署流程：深度学习框架→中间表示→推理引擎 关键概念：ONNX格式、计算图静态化 ONNX实践 详细解析torch.onnx.export参数 PyTorch到ONNX的转换方法 ONNXRuntime推理实现 动态输

DeepSpeed是微软开源的大模型训练优化库，核心解决显存不足、算力不足、通信瓶颈和工程复杂性等问题。其核心技术ZeRO（零冗余优化器）通过分片优化器状态、梯度和参数，显著降低显存占用（最高可达N倍）。DeepSpeed整合3D并行（数据/模型/流水线并行）、混合精度训练、梯度检查点等技术，支持万亿参数模型训练。

AP的计算方式是在准确率-召回率曲线上，计算曲线下的面积，然后求平均值。因为对于每个类别，准确率-召回率曲线是不同的，所以会分别计算每个类别的AP值。准确率-召回率曲线：算法推理时每个预测框都有目标识别的置信度，通过在不同的置信度阈值下，以不同的召回率计算出的对应的准确率的点组成的曲线。比如有这么一种计算方式，取AP50到AP60，以0.5为间隔进行取值，分别得到不同的APX的值，然后求平均值及可

DQN（Deep Q-Network）是一种将深度学习和强化学习结合的算法，通过神经网络近似Q值函数，并利用Q-Learning更新策略。其核心改进包括经验回放和目标网络：经验回放通过存储历史经验并随机采样打破数据相关性；目标网络通过延迟更新参数稳定训练过程。DQN解决了传统Q-Learning在高维状态空间和样本相关性上的痛点，但存在过估计偏差等问题。DoubleDQN通过分离动作选择和评估缓解

vLLM框架通过PagedAttention技术革新了LLM推理的内存管理，将KV缓存分块存储并支持动态共享，使内存利用率提升至80%以上。其核心架构包含调度器、块管理器、工作引擎和内存池四大组件，采用动态批处理消除请求阻塞，实现高吞吐与低延迟的统一。

本文介绍了强化学习环境OpenAI Gym的核心概念和使用方法。主要内容包括：1. Agent智能体与Gym环境交互的基本原理；2. 环境安装教程（MuJoCo、Atari等）及测试方法；3. Gym中的空间类型说明；4. Q-Learning算法实现（含Q-Table和DQN两种版本），重点讲解了ε衰减策略和目标网络机制；5. 自定义Atari环境的Wrapper技术，包括NoopReset、M

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