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深度相机 “工欲善其事必先利其器‘’我们先从能够获取RGBD数据的相机开始谈起。首先我们来看一看其分类。 根据其工作原理主要分为三类： 1.双目方案 基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。 双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中， 双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像 ，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。 双目视觉有的时候我们也会把它称为体视，是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。从目前来看，随着机器视觉理论的发展，双目立体视觉在机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用 为什么非得用双目相机才能得到深度？...

简介 后训练（post-training）已成为完整训练流程中的重要组成部分。相比于预训练，后训练需要的计算资源相对较少，但能够： 提高推理任务的准确性 使模型与社会价值观保持一致 适应用户偏好 OpenAI 的 o1 系列模型首次引入了通过增加思维链（Chain-of-Thought）推理过程长度来实现推理时间，扩展这种方法在数学、编程和科学推理等各种推理任务上取得了显著改进 研究界已探索多种方法来提高模型的推理能力：比如 基于过程的奖励模型 （Process-based Reward Models） 强化学习 （Reinforcement Learning）, 代表工作：InstructGPT， 以及 搜索算法（ 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）、束搜索（Beam Search））。然而，这些方法尚未达到与 OpenAI o1 系列模型相当的通用推理性能。 DeepSeek-R1-Zero 本文首先探索使用纯强化学习（RL）来提高语言模型的推理能力，重点关注： 探索 LLM 在没有任何监督数据的情况下，通过纯 RL 过程的自我进化来发展推理能力...

回顾 PPO [公式] 其中 (q, a) 是 数据集 [Math] 中采样的 questionanswer pair, [Math] 是重要性采样比的clip范围, [Math] 是时间步 t 的优势估计量. 给定 value function V 和 reward function R , [Math] 使用广义优势估计 (GAE) 来计算: [公式] 其中， [公式] GRPO 相比于 PPO, GRPO 去掉了value function 并以分组的方式估计优势。对于特定的问答对 (q, a), behavior policy [Math] 生成了一组 G 个 response \{o...