Aayush Garg 撰写的一篇发表在huggingface博客上的技术教程，《PPO From First Principle》（从第一性原理看 PPO）。

该项目的核心目的是摒弃高级封装库（如 Stable Baselines3），完全从零开始用 PyTorch 实现 PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法，以帮助读者深入理解其底层数学原理和代码逻辑。

很多开发者只会调用现成的 RL 库，但不理解算法内部发生了什么。这篇文章会打破这种黑盒，通过手写每一行核心代码来揭示 PPO 的工作机制 。PPO 是目前最流行的强化学习算法之一（也是 ChatGPT 等大模型 RLHF 阶段背后的核心算法），因为它在实现简单性、样本效率和性能之间取得了很好的平衡 。