有想入坑RL-LLM的同学吗？这个开源项目一个GPU够了，完成后欢迎来月之暗面~

上图，David Silver 最新Talk里的两张ppt:

RL+LLM 就是AGI的未来！

那么问题来了，很多同学，特别是在校的同学，没有那么多的GPU，怎么来研究RL+LLM？

我算了一下，整个中国有上一代Game AI 做Large Scale RL 的经历和当前的大模型时代 做 Large Scale RL + LLM 经历的人屈指可数。具体情况是上一代Game AI 做Large Scale RL也就集中在启元世界，腾讯，字节，网易，超参数等有限的几个团队，这里面的同学还参与到大模型的就寥寥无几了。

所以，对于还在学校的同学，难道就只能看看当年的AlphaGo, AlphaStar，没法实操攒Large Scale RL经验吗？而这个经验对于RL+LLM 非常重要。为什么这么说？LLM只是换了更大的模型，更复杂的场景，但RL内核没有任何变化。所以，如果你对Large Scale RL 非常理解，那么迁移到LLM是很自然的事情。

然后，我就想到了之前在启元世界做physical based character animation 的时候开源了一个有意思的project:

https://github.com/inspirai/TimeChamber/tree/main/timechamber

这个project 研究的是控制虚拟机器人进行对战的事情，然后基于Nvidia的Isaac Gym, Isaac Gym 特别牛逼的点在于能够仅用1个GPU 就做超大规模的并行来训练机器人，所以，TimeChamber 是一个麻雀虽小，五脏俱全的Large Scale RL实现。

Isaac Gym 现在变成Isaac Lab，是当前最好的机器人模拟器，搞具身智能就用它，主要是前所未有的快呀。

https://developer.nvidia.com/isaac/sim#isaac-lab

当时取这个名字源自龙珠里的时光屋：

即AI 在里面修炼，外面一天，里面一年，然后就变得很强。

这个项目有完整的AlphaStar使用的PFSP/League:

也就是我们会保持很多的对手模型，然后抓对厮杀做self-play.

Self-Play 恐怕是Large Scale RL最重要的概念了！

你可以设想一下在LLM做Self-Play的样子，非常美妙。当然，我们看到LMSYS出的chatbot arena已经成为了当前最重要的llm评估指标之一。

然后就是好玩的人形机器人格斗了：

貌似到现在还是独一份。

这个机器人的控制器是Hierarchical分层的，顶层Policy做动作决策，而底层依赖于ASE训练的Policy输出具体动作。

由此，研究这份代码，你可以学习到的知识有：

• PPO

• PFSP

• League/Self-Play/Population-based Training(PBT)

• Multi-Agent Learning

• ELO Rating

• Hierarchical RL

• ASE ( 机器人控制超牛逼的算法）

• AMP (ASE基于AMP，想搞具身智能也OK）

• Large Scale RL Training/Framework

• Isaac Gym

• Robot Learning

一个git包含这么多值得学习的内容，实在太超值了！只需要一个GPU，一次模拟4096个环境，80000+的FPS，太逆天了。

关键是好玩有木有！

当然，这个project的policy都比较小，还不是LLM，但如前面所说，掌握了它，再接入LLM是非常直接的。

之所以写这个blog 重推这个project还是希望有越来越多的同学掌握RL的屠龙之术，这是AI的未来，是中国AGI的希望！

同时也打个小广告，如果你掌握了上述Large Scale RL的核心技术，非常欢迎投简历到月之暗面，搞大的RL-LLM!!!

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—完—
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