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PPO由OpenAI于2017年提出，通过裁剪目标函数限制策略更新幅度以保证训练稳定性，依赖GPU加速
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7/19/2026
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UnverifiedPPO由OpenAI于2017年提出，用裁剪操作替代TRPO的KL散度约束，将策略更新幅度限制在[1-ε, 1+ε]区间，是当前最广泛使用的深度强化学习算法之一84% similarVerifiedPPO（近端策略优化）通过限制每次参数更新的幅度，在学习效率与训练稳定性之间取得平衡78% similarVerifiedPPO通过引入信任域约束防止策略更新过大导致训练崩溃，是目前大模型RL训练中最广泛应用的基础算法之一76% similarUnverifiedPPO属于on-policy算法，只能使用当前策略生成的数据进行训练，用过的数据即丢弃，导致样本效率相对较低72% similarUnverifiedOpenAI Five于2018年面对实时、不完全信息、连续动作空间的挑战，使用大规模分布式PPO和长达10个月的训练70% similar
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