如果你想入门理解原理：死磕Q-Learning，只要把那几行代码搞懂，后面都是通的。如果你想做个打游戏 AI：直接上PPO，它是目前最好用的“万金油”。如果你关注DeepSeek 和大模型前沿：去研究GRPO，这是当下的版本答案。如果你想训练自己的 ChatGPT：你必须走RLHF的全流程。

1.Transformer 与 RNN 不同，可以比较好的并行训练。2.Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的。因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。3.Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q、K、V 矩阵通过输出进行线性变换得到。

如果引导模型的预测准确，主模型验证后选择的 token 与引导模型预测概率最高的 token 一致，就直接采用该 token 作为生成结果；：如果引导模型生成的候选 token 数量较多，可能会根据预测概率对候选集进行排序，然后筛选出概率较高的一部分 token 作为最终的候选集。：以新的文本序列作为输入，重复上述步骤，继续生成下一个 token，直到满足预设的生成结束条件，如达到指定的文本长度、

本文摘要： 文章详细介绍了智谱AI的GLM-4大模型及其在LangChain中的集成方法。GLM-4作为新一代基座模型，在性能、长文本处理和多模态能力上显著提升，支持复杂任务自动规划和工具调用。主要内容包括：1) GLM-4的基础能力、指令跟随、对齐能力和多模态表现；2) 通过Python SDK调用智谱API的完整流程；3) 在LangChain中封装自定义ZhipuAIGLM4类的实现细节，涵

Application Programming Interface，简称为API，又称之为应用编程接口定义出来的类和接口，以及其中的方法等代码出现了不正常的现象，在java中，异常都是一个一个的类代表的是不管是否触发了异常,都会执行的代码块特殊情况：如果之前执行了终止当前正在执行的java虚拟机键盘录入一个用户名,实现登录功能,如果登录失败,抛出 LoginuserException// 1.定义

本文摘要： 文章详细介绍了智谱AI的GLM-4大模型及其在LangChain中的集成方法。GLM-4作为新一代基座模型，在性能、长文本处理和多模态能力上显著提升，支持复杂任务自动规划和工具调用。主要内容包括：1) GLM-4的基础能力、指令跟随、对齐能力和多模态表现；2) 通过Python SDK调用智谱API的完整流程；3) 在LangChain中封装自定义ZhipuAIGLM4类的实现细节，涵

LangChain是一个开源框架，旨在帮助开发者使用大型语言模型（LLMs）和聊天模型构建端到端的应用程序，它提供了一套工具、组件和接口，以简化创建由这些模型支持的应用程序的过程。LangChain的核心概念包括组件（Components）、链（Chains）、模型输入/输出（Model I/O），数据连接（Data Connection）、内存（Memory）和代理（Agents）等。

返回）分类，涵盖核心属性的作用、示例值及使用场景，适配主流模型（DeepSeek、OpenAI、通义千问等）。返回）和 “流式片段对象”（如。按 “完整回答对象”（如。

os： 是 Python 标准库的内置模块，无需额外安装，导入即可使用（代码中就是导入该模块）。它封装了不同操作系统（Windows、Linux、macOS 等）的底层接口，让开发者可以用统一的代码实现跨平台的系统操作，无需针对不同系统编写不同逻辑。typing：Python 标准库模块，提供类型提示工具，用于指定变量、函数参数 / 返回值的类型，支持静态类型检查（如 IDE 提示、mypy 校验

当左索引小于右索引时，结束递归。