大概讲述了矩阵求导方法中的定义法，掌握此定义法，就能进行一些后面要学到的经典机器学习中的损失函数梯度表达式的推导。

这本书是关于强化学习(RL)，RL是机器学习(ML)的一个子领域；RL专注于在通用的且具备挑战性问题上最优行为的学习，这种问题往往是在复杂环境中。这种学习过程仅仅由奖励值和从环境中获取的观察结果所驱动。这个模型是非常通用，并且能够应用于许多实际场景中，从玩游戏到优化复杂制造工艺上。那么本书主要关注深度强化学习(DRL)，一种利用深度学习方法的强化学习。

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目前大模型都是流式输出，就是一个字一个词的蹦，它通过模仿在训练时摸索积累到的文本规律，在输出中不断预测着下一个字、下一个词，最后选中的都是概率最大解，其实就是概率接龙游戏，目的是输出符合人类语言规律逻辑的，符合人类认知的完整文本。大模型在面对新的问题时，会迁移预测能力，生成内容的时候，就像是在猜下一个字、下一个词出现的可能性。它会根据前面的内容（上文），就像你写作文时，根据前面的语境来想下一个词怎