今天分享一个能上Nature封面的idea：强化学习+卡尔曼滤波。

先说说这篇Nature封面，讲的是一个名为Swift的自主无人机竞速系统，通过结合强化学习和卡尔曼滤波，在无人机竞速领域实现了与人类世界冠军媲美的竞技水平，还创下了有记录以来的最快赛事时间。

显而易见，这么炸裂的成果得益于这种结合的诸多优势。更具体点就是，强化学习可以利用卡尔曼滤波提供的高精度状态估计来做出更加明智和精确的决策，这样**不仅提高了决策的准确性和系统的鲁棒性，还带来了实时性和计算效率的提升，**在面对噪声、不确定性以及外部干扰时依然能够保持稳定。

Design of experiments for the calibration of history-dependent models via deep reinforcement learning and an enhanced Kalman filter

方法：论文提出了一种结合深度强化学习（RL）和增强卡尔曼滤波（KF）的实验设计方法。旨在通过最大化信息增益优化材料模型的实验设计，以应对传统方法高成本和实验复杂性带来的挑战，并通过引入KL散度替代NSE指数来降低实验成本、提升效率。

创新点：

• 该方法利用卡尔曼滤波器评估信息增益，使得实验设计能够在不增加采样的情况下优化模型参数的不确定性。

• 将实验的可能配置形式化为决策树和马尔可夫决策过程（MDP），在每一步提供有限的动作选择。

• 在实验状态表示中，作者结合了完整的加载历史及由卡尔曼滤波预测的材料参数的均值和协方差。

Value-Based Reinforcement Learning for Digital Twins in Cloud Computing

方法：论文研究了在网络控制系统中使用传感器构建数字孪生模型以优化控制、调度和资源分配的问题，提出了一种结合强化学习和变分扩展卡尔曼滤波器的创新框架（REVERB），在有限网络资源和测量误差条件下实现了最优控制和传感器选择，提高了状态预测精度。

创新点：

• 提出了一种用于网络控制系统的数字孪生框架，该框架能够在低延迟的条件下实现系统参数的动态跟踪和系统动态的控制。

• 引入了名为REVERB的框架，结合了强化学习和信息价值算法，以实现最佳控制并选择最具信息性的传感器。

• 提出了一种新的优化问题，旨在有效调度传感代理，以在满足延迟要求的情况下保持数字孪生系统估计的置信度，并最小化能耗。

KARNet: Kalman Filter Augmented Recurrent Neural Network for Learning World Models in Autonomous Driving Tasks

方法：论文提出了一种结合自动编码器（AE）、门控循环单元（GRU）和卡尔曼滤波的网络架构，称为KARNet，用于从高维时序数据中学习世界模型。通过模仿学习和强化学习，该模型用于自动驾驶任务。

创新点：

• 提出了一种结合模型驱动（Kalman滤波器）和端到端深度学习的方法，用于自主驾驶场景中的潜在动态学习。

• 提出了早期融合和晚期融合两种方法。早期融合是在神经网络架构的早期阶段整合通过Kalman滤波器获得的状态估计，而晚期融合则是在神经网络架构的末端添加车辆状态估计。

An adaptive reinforcement learning-based multimodal data fusion framework for human-robot confrontation gaming

方法：论文中提到了一个名为AdaRL-MDF的框架，该框架旨在提高人机对抗游戏中的识别准确性，并教导机器人如何与人类进行石头剪刀布游戏。实验证明其在解决标签负担、低识别准确性及人机交互系统智能水平等问题上拥有优异性能。

创新点：

• 提出了一个自适应的RL多模态数据融合框架，通过结合多种传感器数据来提高识别准确性和机器人自主学习的能力。

• 使用Kalman滤波器、运动学分析和分段处理等方法来消除噪音并增强系统稳定性。

• 开发了一个更新模块，能够在环境变化时自动更新之前的分类器，以提高分类精度。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】