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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！
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：
推荐的开源麻将模拟器
1. Mjx — 日本立直麻将模拟器（Riichi Mahjong）
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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, ieee-cog.org)
- 性能优越，比已有 Ruby 实现 Mjai 提升 100–1000 倍的速度 (ieee-cog.org)
- 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, ieee-cog.org)
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总结：Mjx 是你如果想用 Python 来训练 RL 麻将 AI 时的理想选择。
2. Mortal — Rust + Python 提速麻将 AI 模拟器
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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)
- 包含接口对接 mjai，非常适合做观测录入和训练场景
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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。
3. RLCard — 通用卡牌游戏强化学习工具包
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特点：
- 面向多种不完全信息卡牌游戏，包括 Mahjong（简化版） (arXiv)
- 提供统一接口，兼容使用在 RL 框架中，适合入门研究
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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。
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 |
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？