【强化学习与大模型后训练】02｜MDP、回报与贝尔曼方程
用面向语言模型的最小强化学习集合定义 MDP、回报、价值、优势和贝尔曼方程，并解释 token 级与序列级建模的差异。
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【强化学习与大模型后训练】03｜策略梯度与 REINFORCE
从期望回报出发推导策略梯度与 REINFORCE，解释 log-derivative trick、基线降方差，以及它们在语言模型后训练中的含义。
Linux 内核、存储与网络、可观测性、系统架构与大模型基础设施的工程笔记：机制拆解、踩坑复盘与可核对证据，少空谈。
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