如果你对 actor-critic 这个经典的 rl 框架有所了解，那就很容易理解了，ppo 就是采用了 actor-critic 框架的一种算法，其中 critic 的作用就是计算 优势函数 (advantage function)，从而 减少策略梯度估 … Llm的熵（比如verl训练时候tensorboard上的actor的entropy）是怎么计算的？ 如题。 我观察到了一个现象，第一轮rl训完后，llm的熵已经降低到0. 001左右了，然后在别的任务上进行第二轮rl训练，初 … · actor actor是actor模型中的核心概念，每个actor独立管理自己的资源，与其他actor之间通信通过message。 这里的每个actor由单线程驱动，相当于skynet中的服务。 actor不断从mailbox … 为什么我觉得 actor 很难用？ 这几天对actor有所理解 反正就是得出了一个结论，有些问题的解决方案，足够面向对象+分布式后，就变成了actor 回想过去，自己也实现过actor，… 显示全部 关注者 … 一般来说用例图中参与者应当是行为发起人，但有时候显得有些模糊。 比如说有这么一个场景，需要制作一个定时获取外部erp消息，如果有消息则获取erp数 … 有些领域akka是适合的，比如游戏领域天然有actor的感觉，仿真系统天然有actor的感觉。 在这些领域使用akka也许还不错。 问题是这些领域已经有很成熟的框架和生态在运作了。 如果akka要在这些领域 … 这里比较顺利地初步理解了fsdp下actor_rollout的配置和交互过程。 3、到此为止，粗粗把verl fsdp摸了一遍，不过还是没有想明白吸引点2，也就意味着我对这个框架的运作还是了解不彻底。 所以接下来 … Actor framework 3. 0 技术白皮书 操作者框架（actor framework）是一个软件类库，用以支持编写有多个vi独立运行且相互间可通信的应用程序，在该类型应用程序中，每个vi即代表着一些操作者 … 深度强化学习中critic的loss下降，actor的loss上升，reward在波动这是为什么？ 我用的是ddpg算法。 按理说奖励应该整体趋势在不断增长，但结果并没有，附件是loss曲线和reward曲线奖励的计算是预测 … Actor-critic 是强化学习中一个重要的算法。在教材5. 3小节对 actor-critic 进行了一个基本介绍。 actor （演员）： 可以理解为就是一个函数映射，输入state，输出action。自然也可以用神经网络来近似 …
