Weinan Zhang

ツリーサーチ法が大規模言語モデルをどう改善するかを見てみよう。

新しいフレームワークがスケーラブルな知識ベースを通じてレコメンデーションシステムを改善する。

新しい方法、InfoRankは、オンライン推薦のバイアスを減らす。

新しいアプローチが、直交勾配更新を通じてオフライン強化学習の性能を向上させる。

新しい方法は、人間の動画データとロボットのデモを組み合わせて、学習を向上させるんだ。

TRADはエージェントがより良い判断をするために、例の選び方や使い方を改善するんだ。

新しい方法がいろんなタイプのデータを合わせて、レコメンデーションシステムを改善するんだ。

新しい方法で過去のデータと現在のデータをバランスよく使っておすすめが改善されたよ。

LIFTは過去と未来の行動を考慮してユーザーのおすすめを改善するよ。

新しいフレームワークがデータ処理を改善して、ユーザーへのおすすめがより良くなるよ。

新しい方法が拡散モデルを使ってオフラインRLを強化し、意思決定を改善するんだ。

人間の記憶を真似た連続学習の新しいアプローチ。

人間とAIエージェントのチームワークにおけるコミュニケーションの影響を探る。

AGDCは強化学習とセルフフィードバックを組み合わせて、ガス漏れの推定をより良くしてるよ。

新しい方法で、脚のあるロボットが視覚情報を使って複雑な環境をナビゲートする能力が向上した。

新しい方法でロボットがさまざまな地形において動きを適応させる能力が向上したよ。

マルチLLMエージェントシステムの仕組みとその利点を見てみよう。

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