如何用 Transformers 的不同解码方法生成文本
Hugging Face 发布教程，讲解在 Transformers 中使用不同解码方法进行语言生成。文章覆盖多种 decoding 方法的选择与使用方式，原文正文未能抓取，仅标题可用。
推荐理由：原文系统讲解 Transformers 中不同文本解码方法的用法与差异，读者可按需选择生成策略。
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Hugging Face 社区博客精选AI 评分6565
Lilian Weng：Lil'Log精选AI 评分5757 进化策略
进化策略是一种在目标函数解析形式未知或无法直接计算梯度时，用于优化模型参数的黑箱优化算法。它作为随机梯度下降的替代方案，适用于多种优化场景。文章介绍了模拟退火、爬山法、Nelder-Mead方法等经典进化策略，并探讨了该方法在深度强化学习中的应用。通过评估目标函数值而非依赖梯度信息，进化策略为复杂优化问题提供了有效路径。
推荐理由：这篇五年前的进化策略入门，至今仍是理解黑箱优化的最佳起点，Lilian Weng的笔法清晰，做RL的朋友可以当字典翻。
OpenAI：官网动态精选AI 评分6868 OpenAI 发布深度强化学习教育资源 Spinning Up in Deep RL
OpenAI 发布 Spinning Up in Deep RL，一套旨在让任何人学会成为深度强化学习熟练从业者的教育材料。资源包含清晰的 RL 代码示例、教育性练习、文档和教程。
推荐理由：OpenAI 自家发布的深度强化学习教育资源，代码示例、练习和教程齐全，适合想系统入门深度 RL 的开发者按图索骥。
Lilian Weng：Lil'Log精选AI 评分5555 策略梯度算法
该文章系统梳理了策略梯度算法的发展脉络，深入解析其工作原理，并详细介绍了从基础到前沿的多种算法，包括PPO、SAC、TD3、IMPALA等主流方法。文章自2018年起持续更新，陆续新增了D4PG、SVPG、PPG等新算法，并补充了关于PPO的最新讨论。文中还提供了韩语及中文等多个语言版本的翻译，便于不同读者参考。
推荐理由：这篇是当年策略梯度方法的“圣经”级综述，现在看虽然有些过时，但想理解PPO、SAC的来龙去脉还得从这儿啃起。