Jiafei Lyu

SEABO genera ricompense da dati esperti, semplificando l'apprendimento per imitazione offline.

Questo documento parla delle sfide e delle soluzioni nelle prestazioni dell'apprendimento per rinforzo visivo.

Nuovo metodo migliora l'adattabilità dell'IA in diversi ambienti.

DLLM combina il reinforcement learning con i modelli linguistici per migliorare le prestazioni nei compiti.

SUMO migliora la presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo offline aumentando la stima dell'incertezza.