Reinforcement Learning

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略，以最大化累积奖励。其核心目标是在动态环境中实现自主决策优化，提升系统性能。在自然语言处理等复杂任务中，RL能够有效解决序列决策问题，提高模型的适应性和鲁棒性，具有广泛的应用价值。