Learn more about Reinforcement Learning

Sviluppare il tuo primo agente di intelligenza artificiale Deep Q-Learning

2. La grande immagine 3. L'ambiente fondamenta iniziali 4. Implementa l'agente architettura neurale e politica 5. Inf...

Apprendimento di rinforzo conveniente con Stable-Baselines3

Nei miei articoli precedenti sul reinforcement learning, ti ho mostrato come implementare il (deep) Q-learning utiliz...

Starling-7B LLM con apprendimento rinforzato dai feedback dell’IA

Il team di ricerca dell’UC Berkeley presenta Starling-7B, un modello di grande lingua open-source (LLM) che uti...

I ricercatori dell’UC Berkeley hanno introdotto RLIF un metodo di apprendimento mediante rinforzo che apprende dalle interventi in un contesto simile all’apprendimento tramite imitazione interattiva.

Ricercatori dell’UC Berkeley presentano un approccio inesplorato ai problemi di controllo basati sull’app...

Rivoluzionando l’arte digitale I ricercatori dell’Università Nazionale di Seoul introducono un nuovo approccio alla creazione di collage utilizzando l’apprendimento per rinforzo

La creazione di collage artistici, un campo strettamente intrecciato con la maestria artistica umana, ha suscitato in...

Un’introduzione delicata al Deep Reinforcement Learning in JAX

Recenti progressi nell'apprendimento del rinforzo (RL), come i taxi autonomi di Waymo o gli agenti di DeepMind che gi...

Apprendimento rinforzato da feedback umano (RLHF)

Forse hai sentito parlare di questa tecnica, ma non l'hai completamente compresa, soprattutto la parte PPO. Questa sp...

Integrando l’IA Generativa e l’Apprendimento per Rinforzo per il Self-Improvement

Introduzione Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, due attori chiave si sono uniti...

Vectorizzare e Parallelizzare gli Ambienti di RL con JAX Q-learning alla Velocità della Luce⚡

Nella storia precedente, abbiamo presentato l'Apprendimento Temporale-Differenziale, in particolare il Q-learning, ne...

LangChain 101 Parte 2c. Affinare LLMs con PEFT, LORA e RL

Per capire meglio questo articolo, dai un'occhiata alla parte precedente, dove parlo dei modelli di linguaggio estesi...

Apprendimento a differenza temporale e l’importanza dell’esplorazione una guida illustrata

Recentemente, gli algoritmi di Apprendimento per Rinforzo (RL) hanno ricevuto molta attenzione risolvendo problemi di...

Trucchi all’avanguardia per l’applicazione di grandi modelli di linguaggio

Introduzione I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono pilastri di innovazione prominenti nel paesaggio...

Optimizzazione dell’inventario con Data Science Tutorial pratico con Python

L'ottimizzazione dell'inventario è come risolvere un puzzle difficile. Come problema ampio, si presenta in molti ambi...

Allenare un Agente a Padroneggiare il Tris Attraverso il Gioco Autonomo

Ah! La scuola primaria! Questo era il momento in cui imparavamo abilità preziose, come la lettura, l'aritmetica e il ...

RLHF per la presa di decisioni ad alte prestazioni strategie e ottimizzazione

Introduzione Il Reinforcement Learning from Human Factors/feedback (RLHF) è un campo emergente che combina i principi...