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 … 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 … 简单记录一下对verl的初探索心得 | 最近一段日子想看 ray + megatron + vllm/sglang 的 rlhf-infra 实现，所以花了3天时间踩了一下verl这个工作，还没有踩透，大概说一下目前的心路历 … · 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 … Actor-critic核心在actor 以下分三个部分介绍actor-critic方法，分别为（1）基本的actor算法（2）减小actor的方差 (3)actor-critic。 仅需要强化学习的基本理论和一点点数学知识。 基本的actor算法 … · 图 5 actor 与环境交互过程 上述过程可以形式化的表示为：设环境的状态为 ，actor 的策略函数 是从环境状态 到动作 的映射，其中 是策略函数 的参数；奖励函数 为从环境状态和 actor … 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 … · 虚幻的actor组件如何获取actor的其它组件？ 如题，最近在学虚幻，看到c++编程的actor组件，以前学过unity知道可以通过getcoment. 获取，虚幻是通过什么获取呢？ 在正常的训练过程中，actor_loss和critic_loss的减小趋势表明模型在不断学习和优化。 若在训练过程中发现actor_loss持续增大，这可能意味着actor未能有效学习到优化策略，或者critic的反馈不够准 …
