Le réglage fin conventionnel de l'apprentissage par renforcement a entraîné des résultats transitoires et instables. En utilisant ProRLv2, j'ai mis en œuvre des horaires d'apprentissage par renforcement prolongés, une régularisation de la perte interdomaines, des régions de confiance KL et une normalisation globale—assurant des améliorations de raisonnement persistantes et de haute fidélité.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
22 J'aime
Récompense
22
9
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
Web3ExplorerLin
· 08-22 20:04
hypothèse : comme un bridge cross-chain mais pour la conscience AI tbh
Voir l'originalRépondre0
StakeOrRegret
· 08-22 19:58
Le maître théorique est un bull. Je file, je file.
Voir l'originalRépondre0
ColdWalletGuardian
· 08-22 16:00
Cet algorithme a en effet quelque chose.
Voir l'originalRépondre0
BoredApeResistance
· 08-22 05:21
Encore en train d'optimiser le modèle, miaou.
Voir l'originalRépondre0
HalfBuddhaMoney
· 08-19 21:20
Ce modèle RL est bien compris, top.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-5854de8b
· 08-19 21:12
Même pas capable de régler les paramètres, et oser se vanter.
Voir l'originalRépondre0
WalletManager
· 08-19 21:09
L'optimisation des Algorithmes est comme des données off-chain, la stabilité doit être bien contrôlée.
Voir l'originalRépondre0
BlockchainDecoder
· 08-19 21:07
La conception de cette plage KL est un peu précipitée... Selon les données de Nature 2022, il est conseillé d'élargir l'espace d'échantillonnage.
Le réglage fin conventionnel de l'apprentissage par renforcement a entraîné des résultats transitoires et instables. En utilisant ProRLv2, j'ai mis en œuvre des horaires d'apprentissage par renforcement prolongés, une régularisation de la perte interdomaines, des régions de confiance KL et une normalisation globale—assurant des améliorations de raisonnement persistantes et de haute fidélité.
Explore cette nouvelle frontière