原理强化怎么获得

大家好，趁着这段时间不是很忙，我对财科技中比较热门的几个考题进行一个系统性的整理，也是为大家复习以后提供一些便利。 那首先呢，我选择第一个是财科技中呃，四大强化机制啊，我通过原理、影响因素以及强化特点进行一个分析整理。那首先我没有带那个黑板，所以呢，用写字概括，首先第一种， 第一种我选择戏精强化，那我就写个戏精两个字。那戏精强化的原理他本身上来说就是说原本假设我们境界是这样的， 他把境界通过外界方式把境界变小把，原来原来是经历啊，是经历啊，这经历经历大小是这么多，那把变小把它变成什么呢？变成同样的区域里面。哎，假设有这么多个经历， 那这么多个经历以后，他的境界数是不是变多了？你看，就本来我们不不包括外面境界这个区域，内境界只有外面这一层，那现在境界包含了这么多 精界数量变多就会导致位错迁移更难，他理解成精界就是一堵墙，他的位错比就更难迁移了。影响细菌强化的因素，最主要因素呢，就基本上就来就是说经历的大小 为，为什么呢？因为这其实很好理解，因为在同相同的区域内，你经历越小，你的精界数就越多。 那所以呢，你的你的强嘛？你这个强，你回答题目时就可以说，嗯，阻碍位错移滑移的能力就会越强，那它的性能就会更好。 而且呢，戏精强化有个特点，也是今年一个呃，学校考研考到的一个题目啊，就是说它的特点，它不仅能强化它的强度、材料的强度，同时可以提升它的塑性或者叫韧性， 这是为什么呢？那提高强度我们刚刚已经说了，那提塑性和韧性是怎么说呢？本来呃我们的细筋强化呢，使这个材料里面呃经历的 分布尺寸分布更为均匀，更为均匀呢，会导致比如说原来材料这就是一块材料，那原来他的呃是经历是这样的， 这样的他进行压缩的时候，或者说给他一个压力，他直接断掉了。 如果呃经过细菌强化以后呢，那比如说都是很小很小的经历， 它的粒受力分布比较均匀，外界给它粒，它可能它甚至可以得到一个这样的形状，那材料的韧性、塑性就变好了，这就是它的强化特点，不仅能增强强度，还能提高塑性以及韧性。 那这是第二种。第二种呢，我选择叫固溶强化，固溶强化，固溶强化机制呢，也是在原子层面的，其实本质上来说是从晶体结构来进行，我们假设我已画一个 这个晶体结构， 我们说固溶体，常见的两种固溶体，一种叫置换固溶体，字写的比较丑啊。第二种叫间隙固溶体， 他们通过类似的晶体结构，比如说，嗯，置换固溶体上啊，比如说在这里它原来是个圆形，那现在变成一个方形， 这也是圆形，圆形，方形、方形， 那这里也是个方形。这种强化剂是通过置换强化这种呃比较多的，尤其是合金，合金，合金里面特别多，比如说黄铜啊，铜，黄铜就是铜，锌加铜 也可以提高材料的强度，也是体可以提高材料强度的，那间隙熔融的比较多了，那就比较最常见的就是铁碳嘛， 那因为碳的原子半径比较小， r 比较小，所以呢，在进入呃晶体结构中，他就会直接调到他的 金箔中去，而不是以替代原来的原呃格点的形式就掉到里面去了。掉到里面去同样也能提高强度，影响呃这个强化强度的一个特点呢？一般来说就是固溶的原子大小， 种类，原子特点以及啊就是它和原来肌体的的差异， 而且它的特点是一般来说，一般来说随着就是固溶体含量的就是另外固溶体含量的增加，含量的增加，强度也是提升一个上升趋势。

你有没有发现啊，有些人明明没那么好，可你就是放不下，反而是那些对你越好的人呢，你越不在意。这背后藏着一个心理学原理啊，叫做间接性强化，他是世界上最强大的行为塑造机制，没有之一哦。为什么麻将让人上瘾？ 为什么刷短视频停不下来？因为他们的奖励啊，是随机的，你永远不知道下一次会不会赢，会不会刷到喜欢的。这种不确定性，恰恰让人越陷越深。 感情里也是一样的，你以为对她好，秒回她，包容她，她就会珍惜你。恰恰相反，太稳定的付出会让对方的大脑形成固定预期，反正你一直都在，反正你会原谅我。这种确定性 会让他失去危机感，也失去珍惜的动力。所以啊，分开后，想让他重新对你上心，你需要的不是持续对他好，而是制造不可预测性。具体怎么做啊，说给你三种思路啊。第一，热情与冷淡交替。 有时候你聊得很投入，让他觉得你还在乎他，有时候你又很淡然，让他猜不透你的态度。这种反差会让他产生混乱，而混乱会驱使他不断的来确认你。第二， 适当的抽离。当他习惯了你的存在，突然发现你变得忙碌独立，不再随叫随到时，他的潜意识会产生失控感，这种焦虑会让他反过来主动靠近你，讨好你。 第三，给希望留门槛。你可以让他感受到你的好感，但也要让他知道，想要得到你啊，需要拿出诚意。太容易得到的东西啊，人永远不会珍惜，有点挑战性的才会走心。 当然，这个方法的难点在于你能不能稳住自己，不要因为他冷淡就追问，不要因为他示好就立刻热情，一旦你又回到了可预测的状态，前面的努力就白费了哦，记住啊，间接性强化只是一种手段，不是目的。 用它让他重新对你上心，不是为了控制谁，而是让他重新看到你的价值。当他开始主动靠近你，你才有机会真正重建这段关系。最高级的吸引力啊，从来不是一直对他好，而是让他永远猜不透你。

最近， deepsec 发表了其论文，我们将深入探讨它们最新而一模型背后的算法是如何运作的。然而，要理解这一点，我们首先必须掌握通过强化学习是如何实现的人类反馈机制。 最后，我们将研究群体策略优化算法，这是一种用于优化策略的算法， deepsec 曾用其训练它们最新的思维模型。而一 话虽如此，观看本视频仍需具备一些先决条件，你应该对强化学习有基本的了解，你还应该掌握一些近端策略优化算法的相关知识。 此外，大型语言模型中也采用了 transformer 架构。为了便于理解，我在上一个视频中已经详细讲解了 ppo 算法。 然而，网上还有许多其他关于同一主题的视频可供观看，你也可以观看这些内容。现在让我们开始吧。首先，我们来了解如何利用人类反馈来训练奖励模型。 考虑一个简单的强化学习，智能体与其环境进行交互。智能体观察环境， 我们也用状态一词来指代其观测结果。基于该观察，智能体在环境中执行相应行动。通常，智能体在执行动作后会从环境中获得一个奖励值，但在这里，我们希望利用人类反馈来训练智能体。 那么，我们该如何利用人类反馈来设计这套奖励机制呢？我们只需从数据中收集一系列轨迹，这本质上就是一个集合状态的定义，以及对这些状态所采取的行动。 就大型语言模型而言，你可以把它的输出回应看作是由一个个词源组成的完整句子，通过上下文生成的是一个动作，而上下文本身则是一种状态奖励模型接收一个观测动作队并输出一个标量值， 它代表在该状态下执行该动作所获得的奖励。但我们该如何训练这个奖励模型呢？ 假设我们已经收集了两条轨迹，现在我们从人类那里接收关于两条轨迹的反馈。在这种情况下，我们假设人类认为第一条轨迹是更好的选择。 我们将轨迹中的每一对输入奖励模型，它会预测一个标量奖励值，计算两条轨迹中所有配对点的数值。 我们的目标是引导奖励模型，使其为更受偏好的轨迹分配更高的奖励由人类完成。在语言模型方面，人类偏好的答案应当获得更高的总分 奖励。简而言之，我们希望人类反馈所偏好的轨迹能够获得最大的总奖励，要超越人类反馈所不青睐的轨迹。起初，我们假设人类更偏好第一条轨迹，因此它应该获得更高的奖励， 更高的回报。为此，我们计算两条轨迹的总奖励的概率。使用 softmax 方程， 这包括计算每条轨迹总奖励的指数，并将其进行归一化。根据两条轨迹的总奖励指数之合，现在，如果人类更喜欢第一个回答，我们就最大化第一条轨迹的概率， 使用梯度下降法。由于这两个概率相互依赖，提高第一条轨迹的概率将会降低第二个事件发生的可能性。如果人类更喜欢第二个回答，我们就最大化第二个回答的概率，使用梯度下降法优化轨迹。为此，我们。