1. RL, 即强化学习（Reinforcement Learning），是一种机器学习方法，它通过探索和试错来训练智能体。
2. 在强化学习中，智能体通过与环境进行互动来学习，并根据奖励信号来调整自己的行为。
3. 智能体通过尝试不同的行动并观察环境的反馈来学习如何做出最优的决策。
4. 强化学习可以用于解决许多复杂的问题，如控制机器人、优化电力系统等。
5. 通过不断的学习和反馈，强化学习使得智能体能够逐步提升自己的性能，并找到最佳的行为策略。
6. 强化学习的应用范围非常广泛，包括游戏、自动驾驶、金融交易等领域。