支持的RL策略
OpenManus-RL集成了多种先进的强化学习策略，主要分为两大类：
基础策略
- 标准GRPO算法（Generalized Reinforcement Policy Optimization）
- 基于价值的深度Q学习（Deep Q-Learning）
- 策略梯度方法（Policy Gradient）
高阶策略
- 树状思维（Tree-of-Thoughts）：增强多步推理能力
- 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）：优化长期决策
- 多任务联合训练（Multi-task Joint Training）
策略定制
开发者可以通过修改配置文件自由组合这些策略，也支持导入自定义策略模块。项目文档提供了每种策略的基准测试数据，帮助用户根据任务特性选择最优策略。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenManus-RL: Feinabstimmung großer Modelle zur Verbesserung der intelligenten Entscheidungsfindung im KörperDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " OpenManus-RL支持哪些强化学习策略？
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