Agent 执行动作：aₜ环境反馈变化：sₜ₊₁这个 sₜ₊₁，就是：👉 **Next-State Signal（下一状态信号）**关键问题要么忽略这个信号要么只在最后给 reward中间过程无法学习长链任务难优化学习效率极低OpenClaw-RL 做的事情不是创造数据，而是：把你每天丢掉的数据，变成最强训练信号。如果你在做 AI Agent，可以问自己一个问题：👉 你有没有在用 next-s

Skill 不是插件，也不是你接入 API 的脚本。可以把它理解为：👉 一份写给 AI 的“工作手册”或“入职指南”你不需要在每一次对话中重复解释流程，而是把这些内容写进 Skill，当用户请求匹配时，Agent 自动使用。三个核心：description 决定触发三层加载决定性能Skill 是指导，不是程序。

Python 代码流程讲解技能——完整概述。

论文题目：《Cognitive Mirage: A Review of Hallucinations in Large Language Models》​论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.06794v1论文代码：https://github.com/hongbinye/cognitive-mirage-hallucinations-in-llms由ChatGPT带来的

这种扩展涉及对其值和状态的作用概率的评估，这些值和作用概率由θ参数化的神经网络建模，(Pθ(s), vθ(s)) = fθ(s)。对于未探索的节点，这种更新涉及计算其估计值vθ的平均值，而对于终止的节点，它是基于真实奖励r。：在MCTS完成搜索后，提取思想并将其提供给LLM。：LLM审查MCTS生成的thought，并识别其中可能的任何错误，如果有错误，再通过额外的MCTS模拟产生修正后的thou

paper: https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdfcode:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM前言NER（命名实体识别）是信息抽取的一个基础任务，常用的做法是character-based和word-based，其中基于字符的方法是每个字符会输出一个实体标签，它的缺点是不能利用字与字之间的信息；而基于词的方法是每个词会输

一、前言本篇论文主要是改进LatticeLSTM的两个缺点：1、基于LSTM的模型，不能并行处理，效率低；2、LatticeLSTM不能解决词汇冲突问题，比如下面句子中的“长”，根据前面的“广州市”很容易判断为O，然而整体观察后发现正确是B-GPE对应的改进方案是：1、使用CNN来替换LSTM来实现并行化；2、使用rethinking机制，通过高层特征的语义来优化词向量权重二、LR-CNN模型下面

前面已经讲解了什么是强化学习，也以Maze游戏为例形象的介绍了强化学习涉及到的主要概念：S、A、P、R、γ，但并未涉及到数学公式。想了解强化学习的朋友可以参考链接https://blog.csdn.net/wshzd/article/details/103372419。本文将以马尔科夫决策过程MDP（Markov decision processes）为例详细介绍这些概念之间的关系...

本文参考http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html上一次已经分享了强化学习的概念以及基本的MDP，本节将分享基于Bellman方程和动态规划的策略迭代和值迭代，对于Bellman方程，大家都比较清楚了，那么我们先介绍一下动态规划算法的基本原理一、动态规划这里面我要简单介绍一下动态规划，因为严格来说，值迭代与策略迭代...

我是先安装的python3，后来又安装了python2的虚拟环境和kernel1、从官网下载python3的anaconda进行安装2、通过命令conda create -m py2 python=2.7(或者也可以进入到anaconda navigator的environment来进行环境创建)3、激活python2环境source activate py2source