Zhi-Quan Luo

Ein neues Framework vereinfacht das Reinforcement Learning für komplexe Umgebungen.

Algorithmen verbessern die Spielerstrategien in unsicheren Spielumgebungen.

Dieser Artikel untersucht die Optimierungsherausforderungen bei Transformern und die Effektivität von Adam im Vergleich zu SGD.

Diese Studie untersucht, wie Vorwissen die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning verbessert.

Adam-mini reduziert den Speicherverbrauch beim Training grosser Sprachmodelle, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Eine neue Methode kombiniert KI-Modelle, um die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Antworten von Sprachmodellen und verringert das Overfitting.

Ein Blick auf Bi-Level-Optimierungsmethoden und deren Einfluss auf Machine-Learning-Modelle.

Entdecke effiziente Algorithmus-Leistung unter strengen Zeitlimits.