Adish Singla

Algorithmen entwickeln, um das Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback trotz Datenkorruption zu verbessern.

Untersuchung der Auswirkungen von Datenkorruption auf Lernstrategien in Zwei-Spieler-Nullsummen-Markov-Spielen.

Die Studie kombiniert RL- und LLM-Technologien, um die Leistung von Bildungsagenten zu verbessern.

Entdecke, wie Hinweise deine Programmierfähigkeiten und das Beheben von Bugs verbessern können.