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Die umfassende Übersicht über Reinforcement Learning

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Kevin Murphy hat sein Lehrbuch über Reinforcement Learning aktualisiert, das traditionelle Ansätze und moderne Entwicklungen wie DPO und GPRO behandelt.
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AGENTS, TOOLS, AND SIMULATORS: Ein tiefgehender Blick auf die Konzepte der KI

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In diesem Artikel werden die drei konzeptionellen Linsen von KI – Agenten, Werkzeuge und Simulatoren – untersucht, um deren Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu verstehen.
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OpenThinkIMG: Ein visuelles Werkzeug für KI-Agenten

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OpenThinkIMG ist ein Open-Source-Framework, das es vision-language Modellen ermöglicht, aktiv mit visuellen Werkzeugen zu interagieren und komplexe visuelle Probleme zu lösen.
Artikelbild für den Artikel: Flow-GRPO: Integration von Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle

Flow-GRPO: Integration von Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle

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Flow-GRPO integriert Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle, um die Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Dieser Artikel beleuchtet die technischen Details und Implementierungsmöglichkeiten.
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Actor-Critic Lernen mit Offline-Daten: Ein neuer Ansatz zur optimalen Proben-Effizienz

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Ein neuer Actor-Critic RL-Algorithmus hat nahezu optimale Proben-Effizienz erreicht, indem er Offline-Daten und gezielte Exploration nutzt.
Artikelbild für den Artikel: COGNITION KEVIN-32B: Multi-Turn RL für die Erstellung von CUDA-Kernels

COGNITION KEVIN-32B: Multi-Turn RL für die Erstellung von CUDA-Kernels

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In diesem Artikel wird das Modell KEVIN-32B vorgestellt, das Reinforcement Learning für die mehrstufige Codegenerierung nutzt und bestehende Modelle bei der Entwicklung von CUDA-Kernels übertrifft.