本文详细介绍了如何从零完成 Microduck 双足机器人的强化学习训练与仿真全流程。文章使用 MuJoCo 物理引擎配合 Warp 在 RTX 4090 上并行运行 4096 个虚拟环境，通过 PPO 算法训练行走策略，并讲解了 61 维观测、奖励设计、域随机化、BAM 执行器仿真等核心概念。训练完成后将策略导出为 ONNX 文件，在 Mac mini 上进行 CPU 交互仿真验证，最终部署到实机。作者完整跑通了从环境配置、训练观察、checkpoint 选择到场景测试的工程流程，涵盖技术选型、软硬件要求和常见问题。
本文深入讲解强化学习的数学原理，重点推导策略梯度、REINFORCE、PPO 和 GRPO 等算法。作者首先介绍 RL 的基本流程（Agent、环境、奖励、策略），并通过数学推导得到策略梯度估计器。随后指出原始策略梯度存在的高方差和偏置问题，引入 REINFORCE 算法进行改进。文章还结合 RLHF 和 RLVR 在大语言模型训练中的应用背景，说明 RL 在 LLM 对齐及数学、编程能力提升中的重要作用，帮助读者理解现代 LLM 强化学习训练的底层机制。
Microduck 是 Hugging Face 旗下 Poollen Robotics 推出的迷你双足具身智能开发平台，高约 25cm、重 800g，配备 15 个舵机和 RK3566 主控。其动态行走、自起、拾物、踢球、前滚翻及轮滑等动作均基于强化学习训练：使用 MuJoCo 仿真平台和 PPO 算法，结合域随机化建模齿隙、电压衰减与控制延迟，实现 Sim2Real 迁移，策略以 ONNX 导出端侧部署。软件采用 Rust 微服务守护进程架构，通过 Unix Socket + JSON-RPC 通信，robotd 独占底层控制并执行安全校验，updaterd 提供带签名校验与健康检查的自愈型 OTA 更新机制。
本文汇总了35道2026年强化学习（RL）领域的面试核心问题。内容涵盖算法与基础设施两大方向，既包括PPO、GRPO等训练机制的原理探讨，也涉及分布式推理、显存优化等工程落地细节。作者强调现代RL岗位需要具备全栈理解能力，建议面试者不仅要熟记问题，更需深究背后的技术逻辑。
