Zengfeng Huang

Un nuovo modo di allenare i modelli di ricompensa che si allinea con le preferenze umane.

Scopri come i sistemi di raccomandazione basati su grafo e l'apprendimento contrastivo migliorano i suggerimenti personalizzati.