过去十年，他几乎把全部精力押在一个重要但并不太讨巧的问题上：如何让机器更聪明地学习。从斯坦福大学博士到Meta AI应用强化学习团队负责人，再到创立Pokee ...
博弈智能中的 诡变（Deception） 和 欺诈强化学习（Fraudulent Reinforcement Learning） 与一般的强化学习（Reinforcement Learning, RL）有一些关键区别，主要体现在博弈环境中需要考虑对手的策略、博弈中的不完全信息、以及策略背后的意图等因素。下面是一些核心差异 ...
来自MSN
阿里Qwen提出强化学习新算法GSPO
据通义千问Qwen，为了能够持续拓展强化学习 （Reinforcement Learning，RL），提出了Group Sequence Policy Optimization (GSPO) 算法。不同于过去的RL算法，GSPO定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。
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