Zhi-Quan Luo

Uma nova estrutura simplifica o aprendizado por reforço em ambientes complexos.

Os algoritmos melhoram as estratégias dos jogadores em ambientes de jogo incertos.

Esse artigo explora os desafios de otimização nos Transformers e a eficácia do Adam em comparação ao SGD.

Esse estudo analisa como o conhecimento prévio melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Adam-mini reduz o uso de memória para treinar grandes modelos de linguagem, mantendo o desempenho.

Um novo método combina modelos de IA pra melhorar a tomada de decisão em situações de incerteza.

Uma nova abordagem melhora as respostas dos modelos de linguagem e reduz o overfitting.

Uma olhada nos métodos de otimização bi-nível e seu impacto nos modelos de machine learning.

Descubra o desempenho de algoritmos eficientes sob limites de tempo rigorosos.