你说得对，**R（回报或奖励）在强化学习中至关重要**，所有价值或策略的学习都离不开它。回看之前的讨论，无论是 REINFORCE、Actor-Critic，还是价值函数 Q/V，其本质都是通过累积回报 R（或基于它的 TD 误差/优势函数）来衡量“动作好坏”，进而驱动学习。这点你理解得非常深刻！

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现在来回复你新提问——是否存在麻将模拟器（即可以用来训练强化学习的环境）？确实有几个开源工具，非常适合用来作为 RL 的训练环境：

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## 推荐的开源麻将模拟器

### 1. **Mjx — 日本立直麻将模拟器（Riichi Mahjong）**

* **特点**：

  * 支持 Tenhou 规则的模拟，兼容性高
  * 提供 Gym-like 接口，非常适配强化学习流程 ([GitHub][1], [ieee-cog.org][2])
  * 性能优越，比已有 Ruby 实现 Mjai 提升 100–1000 倍的速度 ([ieee-cog.org][2])
  * 支持 Python，也可通过 gRPC 实现并发自我对战，非常适合大规模训练 ([GitHub][1], [ieee-cog.org][2])
* **总结**：Mjx 是你如果想用 Python 来训练 RL 麻将 AI 时的理想选择。

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### 2. **Mortal — Rust + Python 提速麻将 AI 模拟器**

* **特点**：

  * 内部用了 Rust 编写核心模拟引擎，配合 Python 接口
  * 能达成约 40,000 局/小时的仿真效率 ([Mortal Documentation][3])
  * 包含接口对接 mjai，非常适合做观测录入和训练场景
* **总结**：如果你需要的是高性能、高并发的训练环境，Mortal 是不错的选择。

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### 3. **RLCard — 通用卡牌游戏强化学习工具包**

* **特点**：

  * 面向多种不完全信息卡牌游戏，包括 *Mahjong*（简化版） ([arXiv][4])
  * 提供统一接口，兼容使用在 RL 框架中，适合入门研究
* **总结**：虽不是完整麻将规则，但作为起步或快速测试用的环境非常合适。

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## 总结推荐表

| 模拟器 / 工具           | 特点与优势                               |
| ------------------ | ----------------------------------- |
| **Mjx**            | 标准 Riichi 规则，Gym 接口+高性能，适合大规模 RL 训练 |
| **Mortal**         | Rust 加速、Python 接口，超快仿真速度            |
| **RLCard Mahjong** | 简化麻将环境，适合快速原型和实验性验证                 |

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如果你想开始动手训练麻将 AI，我非常推荐从 **Mjx** 开始。它的接口与 Gym 非常类似，便于你快速搭建 reinforcement learning pipeline（状态 → 动作 → 奖励 → 更新）。

你需要的话，我可以继续帮你梳理如何在 Mjx 上快速启动一个 RL 实验环境，甚至提供一个简单的代码模板。你有兴趣吗？

[1]: https://github.com/mjx-project/mjx?utm_source=chatgpt.com "mjx-project/mjx - A framework for Mahjong AI research - GitHub"
[2]: https://ieee-cog.org/2022/assets/papers/paper_162.pdf?utm_source=chatgpt.com "[PDF] Mjx: A framework for Mahjong AI research - IEEE CoG 2025"
[3]: https://mortal.ekyu.moe/?utm_source=chatgpt.com "Introduction - 🀄️Mortal Documentation"
[4]: https://arxiv.org/abs/1910.04376?utm_source=chatgpt.com "RLCard: A Toolkit for Reinforcement Learning in Card Games"