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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GRPO: def __init__(self, policy, ref_policy, lr=1e-5, beta=0.02, eps_clip=0.2): self.policy = policy self.ref_policy = ref_policy self.optimizer = torch.optim.Adam(policy.parameters(), lr=lr) self.beta = beta self.eps_clip = ep...

“你知道 0.1+0.2 不等于 0.3 吧？那我再问一个：为什么 0.1+0.1 又等于 0.2？”面试现场，当面试官抛出这个问题时，小林心里咯噔一下 —— 他背过 “0.1 二进制无法精确存储” 的结论，却从没琢磨过 “两个不精确的 0.1 相加，为啥能得到精确的 0.2”。支支吾吾半天没说清，这场面试最终以 “再联系” 收尾。Java中测试效果如下：其实这道题的核心，不是 “记结论”，而是搞懂IEEE 754 双精度浮点数的存储规则—— 所有 “看似矛盾” 的加法结果，都藏在 “符号位、指数位、尾数位” 这三部分里。一、先搞懂底层：计算机怎么存 0.1？（IEEE 754 双精度规则）我...