随着 DeepSeek-R1 的推理能力的出现，我们都看到了强化学习（Reinforcement learning，简称RL）的影响力多大。从本质上讲，RL 是一种机器学习，其中模型通过与环境交互来学习做出决策，以最大化奖励。
在deepseek-R1模型中，使用到的强化学习算法GRPO其实是DeepSeek之前的文章《DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models》中所提及。详解DeepSeek-R1核心强化学习算法：GRPO

以下是一些免费资源的列表，可帮助你深入了解 RL 及其使用方法：

1. 《强化学习导论（第二版）》

Richard S. Sutton 教授与 Andrew G. Barto 教授合著的《强化学习导论（第二版）》， Richard S. Sutton 就职于iCORE大学计算机科学系，其在强化学习领域的著作“Reinforcement Learning”一直是认为是强化学习方面的重要著作。
原版文章：《Reinforcement Learning：An Introduction》
相关代码：https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
中文版：《强化学习导论（第二版）》
配套视频：中文翻译视频

2. Hugging Face 深度强化学习课程

https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction 你将学习如何在独特的环境中使用最佳库训练、分享您的结果、参加挑战并获得证书。

3. OpenAI Spinning Up in Deep RL

https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html RL 的全面概述，包含许多有用的资源
这是 OpenAI 制作的教育资源，可让您更轻松地了解深度强化学习 (deep RL)。

强化学习(RL) 是一种机器学习方法，用于教模型如何通过反复试验来解决任务。深度 RL 是指 RL 与深度学习的结合。

该模块包含各种有用的资源，包括：

• 简要介绍强化学习的术语、算法种类和基本理论，
• 一篇关于如何成长为 RL 研究人员的文章， 按主题组织的重要论文精选列表，
• 一份记录良好的代码库，其中包含关键算法的简短、独立实现， 以及一些热身练习。

4. 《强化学习与最优控制》课程

MIT科学家Dimitri P. Bertsekas在ASU开设了2023《强化学习》课程，讲述了强化学习一系列主题。Dimitri 的专著《强化学习与最优控制》，是一本探讨人工智能与最优控制的共同边界的著作。
“强化学习和最优控制”书籍：A Course in Reinforcement Learning
视频讲座：最优控制与强化学习（中英字幕 | 2023春）
400+页的MIT强化学习课程免费教材，根据2019-2023的MIT强化学习课程内容整理而来，涵盖了强化学习的基本概念、方法和应用，特别是近似动态规划、神经网络、策略迭代和蒙特卡洛树搜索等技术。

5. David Silver 的 RL 课程（Google DeepMind）

许多人推荐这些视频讲座作为良好的基础
视频地址：David Silver【强化学习】强化学习课程
PPT地址：伦敦大学学院强化学习课程

6. RL 理论研讨会

https://sites.google.com/view/rltheoryseminars/home?authuser=0 提供来自不同专家的关于 RL 进步的虚拟研讨会

7. “强化学习专业化”（Coursera 上的 4 门课程系列）

强化学习专业化：掌握强化学习的概念。实现完整的强化学习解决方案，并了解如何应用 AI 工具解决实际问题。

8. 概念：RLHF、RLAIF、RLEF、RLCF

https://www.turingpost.com/p/rl-f 可以轻松解释这四种具有不同反馈的 RL 方法