为什么强化学习在缺乏表征深度时会出现平台期(以及NeurIPS 2025的其他关键要点)
每年,NeurIPS 产生数百篇令人印象深刻的论文,其中少数几篇微妙地重新定义了从业者对规模化、评估和系统设计的思考方式……
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谷歌的研究人员开发了一种技术,使 AI 模型更容易学习通常会导致 LLMs 产生幻觉或出现错误的复杂推理任务。
利用现有的环境模拟器和基于可验证真实数据的奖励函数,即使在小模型和小规模训练的情况下,也能提升任务成功率。
“Reinforcement learning gyms” 训练 agents 在许多低层任务上,这些任务必须串联起来以执行客户请求……
机器人朋友们合作学习如何驾驶无人机。该文章《Deep Reinforcement Learning: The Actor-Critic Method》首次发表于 Towards Data Science....
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为了了解你的 agentic solution 是否真的更好,文章《Agents Under the Curve AUC》首次发表于 Towards Data Science....
如何让 LLMs 进行可验证的逐步推理(第 2 部分) 文章《Implementing Vibe Proving with Reinforcement Learning》首次发表于 Towards Data…
引言 在机器学习中,强化学习(RL)是一种范式,问题的表述与算法本身同等重要。不同于监督学习…
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OpenAI 正在通过使用强化学习训练的自动化红队来加强 ChatGPT Atlas 对提示注入攻击的防御。这种主动的发现—
封面图片:“How I built AI model that plays Whot! card game”