Schlagwortarchiv für: Reinforcement Learning

In diesem Artikel berichten die Forscher von FutureHouse über ihre monatelangen Bemühungen, zwei spezifische Belohnungsfunktionen für ihr chemisches Denkmodell ether0 zu entwerfen. Die erste Funktion befasst sich mit der Retrosynthese eines Zielmoleküls, während die zweite darauf abzielt, ein Molekül mit einer bestimmten Anzahl von Atomen zu generieren.

Die Einführung von Reinforcement Learned Teachers revolutioniert die Ausbildung von KI-Modellen, indem sie sich auf das Lehren und die Bereitstellung klarer Erklärungen konzentrieren.

Reinforcement Pre-Training (RPT) ist ein neues Skalierungsparadigma für große Sprachmodelle und Reinforcement Learning, das die Genauigkeit der Sprachmodellierung erheblich verbessert.

In diesem Artikel beleuchten wir die innovative Methode Intuitor, die es Large Language Models ermöglicht, ohne externe Belohnungen zu lernen und somit die Effizienz von KI-Systemen zu steigern.

ConvSearch-R1 reformulates conversational queries without external supervision by using reinforcement learning with retrieval-based rewards.

In diesem Artikel werden die drei konzeptionellen Linsen von KI – Agenten, Werkzeuge und Simulatoren – untersucht, um deren Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu verstehen.