희소 그래프에서 라우팅: 분산 Q-러닝 접근법
발행: (2026년 2월 4일 오전 01:30 GMT+9)
1 min read
Source: Towards Data Science
개요
분산 에이전트는 한 번에 한 단계만 결정하면 됩니다.
Routing in a Sparse Graph: a Distributed Q-Learning Approach 게시물은 처음에 Towards Data Science에 실렸습니다.
Source: Towards Data Science
분산 에이전트는 한 번에 한 단계만 결정하면 됩니다.
Routing in a Sparse Graph: a Distributed Q-Learning Approach 게시물은 처음에 Towards Data Science에 실렸습니다.
강화 학습(RL)은 사후 훈련된 대형 언어 모델(LLM)의 중요한 단계로, 롤아웃 생성과 보상 사이의 반복적인 상호작용을 포함합니다.
‘Why Your AI Agent Needs to Hire Other Agents’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...
대규모 병렬 처리, 비동기 업데이트 및 다중 머신 학습을 활용하여 인간 수준의 성능을 맞추고 능가한다 The post Distributed Reinforcement...
혼돈을 확대하지 않으면서 agentic systems를 확장하는 방법에 대한 힘들게 얻은 교훈, core agent types의 taxonomy 포함. 게시물 “Why Your Multi-Agent System is Fa...”