Zhi-Quan Luo

Un nuevo marco simplifica el aprendizaje por refuerzo para entornos complejos.

Los algoritmos mejoran las estrategias de los jugadores en entornos de juego inciertos.

Este artículo explora los desafíos de optimización en Transformers y la efectividad de Adam sobre SGD.

Este estudio examina cómo el conocimiento previo mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Adam-mini reduce el uso de memoria para entrenar modelos de lenguaje grandes sin sacrificar el rendimiento.

Un nuevo método combina modelos de IA para mejorar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre.

Un nuevo enfoque mejora las respuestas de los modelos de lenguaje y reduce el sobreajuste.

Una mirada a los métodos de optimización bivalente y su impacto en los modelos de aprendizaje automático.

Descubre el rendimiento de algoritmos eficientes bajo límites de tiempo estrictos.