「化学」の検索結果
12 件ARTは、多段強化学習トレーナーです。このトレーナーは、GRPOを使用して、現実世界のタスクに対して、多段強化学習を行うことができます。
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。
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AIリードチームは、進化する攻撃者と防御者に対処するために、継続的対応が必要です。強化学習を使うと、新しい攻撃を探し出すことができ、同時に強化学習を使って防御を強化することもできます。新しいフレームワークAdvGRPOは
安全な強化学習のためのデータの削除を提案。データ ポイズニング攻撃からデータを保護するために、データを削除する方法を提案した。
この研究では、強化学習のトレーニングに使用するRewardsの検証が難しい場合は、Rewardがグループレベルでは無価値で、グループ間の優劣比較が不可能となる問題に対処するためのReasoning Arenaを提案します
強化学習（RL）では、与えられた問題に対して、正しいアクションを見つけることを目的としたことが多いが、人間のフィードバックから学習する場合、人間の意思決定の選択のための意思決定のフレームワークを構築する必要性から、可否決
この論文では、強化学習において抽象化をどのように行うかについて研究した。提案された手法は、問題解決の粒度をダイナミックに調節し、学習がスムーズになり、精度が向上することを示した。
この研究では、ロボット操作のスピードの可変性を扱いました。この研究で提案したTempoVLAは、スピードの変化を可能にする強化学習モデルです。
強化学習を利用し、LLMを最適化するには、適切なパラメータを選択することが重要です。この研究では、強化学習のパラメータがLLMの性能にどのような影響を与えるかを調査し、パラメータを最適化する方法を提案することを目指す。
強化学習に関する学習教室を提供するリポジトリです。
ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティであるEnvironmentおよびアルゴリズムの集合。