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OpenManus-RL支持哪些强化学习策略？

2025-08-30

1.5 K

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。

この答えは記事から得たものである。OpenManus-RL: 大規模モデルの微調整による知的身体推論と意思決定の強化について

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