针对最经典的表格型Q learning算法进行了复现，能够支持gym中大多数的离散动作和状态空间的环境，譬如CliffWalking-v0。 以悬崖寻路（CliffWalking-v0）为例，测试结果为 epoch: 998, avg_return: -13.0 针对最经典的表格型Q learning算法进行了复现，能够支持gym中大多数的离散 ...
新智元报道 编辑：LRST【新智元导读】AI能写代码，却修不好构建环境、看不懂系统监控、串不起全链路运维——新基准DevOps-Gym显示，顶级模型在真实软件工程任务中全链路成功率归零，暴露其缺乏长程推理与动态系统理解能力，AI辅助编程远未触及真实开发核心。随着LLM的爆发，Coding ...
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