Reinforcement-Learning - Category - All Things IT @AI

Reinforcement-Learning

2024

강화 학습의 새로운 트렌드: 게임 그 이상의 애플리케이션 04-17

확산 모델은 이제 강화 학습 시스템을 터보차징합니다. 03-04

CMU와 북경대 연구진이 심층 강화 학습과 모방 학습을 위한 정책 조치를 생성하기 위해 차별적 궤적 최적화를 사용하는 'DiffTOP'을 소개합니다. 02-24

이 AI 백서에서는 스텝코더를 소개합니다: 코드 생성을 위한 새로운 강화 학습 프레임워크 02-12

UC 버클리 연구진이 SERL을 소개합니다: 샘플 효율적인 로봇 강화 학습을 위한 소프트웨어 제품군 02-07

모두 잡을 수 있을까요? 인간 포켓몬 플레이어와 대결하는 인공지능 요원 PokéLLMon을 만나보세요. 02-07

몬트리올 대학교와 프린스턴 대학교의 연구원들이 강화 학습에서 기억력과 학점 부여 문제를 해결합니다: 트랜스포머는 기억력을 향상시키지만 장기적인 학점 할당 문제에 직면합니다. 01-19

2023

Tenyx는 LLM의 치명적인 망각 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 12-13

메타 AI 연구자들이 펄을 오픈소스화합니다: 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 강화 학습 AI 에이전트 라이브러리 12-11

인간의 단서를 사용하여 실수를 수정하는 새로운 강화 학습 방법 12-06

UC 버클리의 연구원들이 RLIF를 소개합니다: 대화형 모방 학습과 매우 유사한 환경에서 개입을 통해 학습하는 강화 학습 방법: RLIF 12-02

이 AI 백서에서는 Φ-SO를 소개합니다: 딥 강화 학습을 사용하여 데이터에서 물리 법칙을 발견하는 물리적 기호 최적화 프레임워크 소개 11-24

듀크 대학교 연구진, 정책 스티칭 제안: 로봇과 작업의 새로운 조합을 위한 로봇 전이 학습을 촉진하는 새로운 AI 프레임워크 11-12

2024년의 인공지능이란 무엇인가요? 인공지능의 유형, 트렌드, 그리고 미래는? 11-08

대규모 언어 모델은 강력한 모방자이지만 혁신자는 아닙니다. 10-30

랭체인 101: 파트 2c. PEFT, LORA, RL로 LLM 미세 조정하기 10-06

구글 리서치 탐구: 대규모 언어 모델에서 효과적인 강화 학습을 위해 AI 피드백이 사람의 입력을 대체할 수 있을까요? 09-07

딥마인드 연구진이 강화 자기 훈련(ReST)을 소개합니다: 성장하는 배치 강화 학습(RL)에서 영감을 받아 인간의 선호도에 맞춰 LLM을 정렬하는 간단한 알고리즘 08-25

DeepMind 연구원, AlphaStar Unplugged 출시: 실시간 전략 게임 StarCraft II를 마스터하여 대규모 오프라인 강화 학습의 도약 08-15

DeepMind의 AlphaStar 벤치마크는 SOTA AlphaStar 감독 에이전트에 비해 90%의 승률로 RL 오프라인 에이전트를 향상시킵니다. 08-13

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