Zhihan Liu

Questo studio combina modelli di linguaggio grande con la ricerca Monte-Carlo Tree per prendere decisioni migliori nei giochi.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici cercando attivamente risposte diverse.

Introducendo un metodo per ridurre l'overoptimization nei modelli addestrati con feedback umano.

Un nuovo metodo unisce l'inferenza bayesiana e il machine learning per un'analisi dei dati migliore.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli linguistici usando feedback auto-generato.

Un nuovo metodo migliora i modelli di codifica usando test auto-generati.

Scopri come i robot possono migliorare seguendo i comandi umani e adattandosi agli errori.