[Actor'S Name] Is Gone: The Last ‘Hogan’S Heroes’ Star Passes

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我们先从参与者（actor）的定义出发，明确参与者是什么，以及不是什么。 中间会用三个例子来辅助说明。 1）参与者是指系统以外的，在使用系统或与系统交互中所扮演的角色。 它可以是人，可以是事物，也可以是时间或其他系统等等。 比如： Actor-critic和maddpg google deepmind 提出actor-critic，多个agent各自训练，分别更新主结构中的参数，协同进行寻优 openai： maddpg（multi-agent actor-critic for mixed cooperative-competitive environments）用于实现多智能体环境中的集中式学习和分散式执行，让智能体学习互相合 … 有些领域akka是适合的，比如游戏领域天然有actor的感觉，仿真系统天然有actor的感觉。 在这些领域使用akka也许还不错。 问题是这些领域已经有很成熟的框架和生态在运作了。 如果akka要在这些领域取得自己的地位，就需要比现有方案好的多得多（好10倍理论）。 · 如果是刚刚初学labview操作者框架（actor framework）的新人，暂可不必「精通」actor model，只需要掌握其基本概念和原则即可；但是想用好操作者框架（actor framework）发挥其巨大效能，则必须精通actor model！ 简单记录一下对verl的初探索心得 | 最近一段日子想看 ray + megatron + vllm/sglang 的 rlhf-infra 实现，所以花了3天时间踩了一下verl这个工作，还没有踩透，大概说一下目前的心路历程：首先提2个verl中最吸引我的点：1 、actor 和 rollout（目前是vllm）共部署，即两者共享一套资源配置。如此一来. · 这也是打造本“自学之路规划”的意义所在，即通过前面介绍的系列视频为主，辅佐网络公开发布的各类学习资料内容，打造一款开源共享的自学之路，从而让更多的labview同好者，能够学习和掌握操作者框架（actor framework）这一开发利器，从而从容应对复杂多变的高度并发特性的开发场景。 Actor-critic 是强化学习中一个重要的算法。 在教材5. 3小节对 actor-critic 进行了一个基本介绍。 actor （演员）： 可以理解为就是一个函数映射，输入state，输出action。 自然也可以用神经网络来近似这个函数。 这样actor的主要目的就是让整体的目标函数变小。 · actor actor是actor模型中的核心概念，每个actor独立管理自己的资源，与其他actor之间通信通过message。 这里的每个actor由单线程驱动，相当于skynet中的服务。 actor不断从mailbox中获取尚未处理的message，mailbox使用的结构是无界阻塞的linkedblockingqueue。 · 图 5 actor 与环境交互过程 上述过程可以形式化的表示为：设环境的状态为 ，actor 的策略函数 是从环境状态 到动作 的映射，其中 是策略函数 的参数；奖励函数 为从环境状态和 actor 动作到奖励值的映射。 一次完整的交互过程如图 5 所示。