Archit Sharma

Presentiamo SERL: un nuovo framework per compiti di apprendimento robotico efficienti.

Questo articolo parla di un metodo per migliorare i LLM usando feedback verbale senza fare generalizzazioni eccessive.

Uno studio sull'efficacia di RLAIF rispetto al fine-tuning supervisionato per i modelli di linguaggio.

I robot stanno imparando ad adattarsi e a svolgere compiti in diversi settori.

I robot imparano ad adattarsi e migliorare ricevendo feedback umano in tempo reale.

Un nuovo framework aiuta i modelli di linguaggio a imparare dagli errori nella risoluzione dei problemi.

Questo studio valuta i metodi per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando i dati delle preferenze degli utenti.

Questo articolo esamina i fattori chiave nella qualità dei dataset di preferenze per un migliore addestramento dei modelli di ricompensa.

Scopri come il Reinforcement Learning Agnostico alla Politica cambia il processo decisionale delle macchine.