大模型微调实战之强化学习 贝尔曼方程及价值函数（五）

现在， 看一下状态-动作值函数的示意图：

这个图表示假设首先采取一些行动(a)。因此，由于动作（a），代理可能会被环境转换到这些状态中的任何一个。因此，提出一个的问题：采取行动（a）有多好？

再次对两个状态的状态值进行平均，并添加立即奖励，该奖励告诉大家采取特定操作 (a) 有多好。这定义了 q π(s,a)。

从数学上来说， 可以将其定义如下：其中 P 是转移概率

现在 将这些 图拼接在一起来定义状态值函数 V π(s)

从上图中，如果 代理处于某些状态，并且从该状态假设 代理可以采取两个操作，因为环境可能会将 代理带到任何状态。请注意， 代理在状态s中可能采取的行动的概率由 策略加权，并且在采取该行动后， 落在任何状态（s’）的概率由环境加权。

现在 的问题是，在采取一些行动并登陆另一个状态并遵循策略（ π）之后，处于一个或多个状态有多好？

将用 策略加权的一些转移概率（P）来平均后继状态（ s’ ）的值。

从数学上来说， 可以将其定义如下：

• 状态动作值函数 q π(s,a)执行相同的操作：
  

与在状态值函数中所做的非常相似，只是它是相反的， 表示 代理采取一些行动（a），因为环境可能使 处于任何状态（s），然后从在这种状态下， 可以选择采取任何行动（a’），并根据策略概率（π）进行加权。再次， 将它们平均在一起，这让 知道始终遵循特定策略（ π ）采取特定行动有多好。

从数学上来说，这可以表示为：

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解码Sora架构、技术及应用

一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
2，DiT是如何帮助Sora实现Consistent、Realistic、Imaginative视频内容的？
3，探讨为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络，而非技术如U-Net。
4，DiT的Patchification原理及流程，揭示其在处理视频和图像数据中的重要性。
5，Conditional Diffusion过程详解，及其在内容生成过程中的作用。
三、解码Sora关键技术解密
1，Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动，及其对模拟复杂互动场景的重要性。
2，为何说Space-time patches是Sora技术的核心，及其对视频生成能力的提升作用。
3，Spacetime latent patches详解，探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。
4，Sora Simulator如何利用Space-time patches构建digital和physical世界，及其对模拟真实世界变化的能力。
5，Sora如何实现faithfully按照用户输入文本而生成内容，探讨背后的技术与创新。
6，Sora为何依据abstract concept而不是依据具体的pixels进行内容生成，及其对模型生成质量与多样性的影响。