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原標題:與OpenAI o1技術理念相似,TDPO-R算法有效緩解獎勵過優化問題
關鍵字:模型,神經元,函數,圖像,目標
文章來源:機器之心
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內容摘要:
AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本論文作者主要包括澳大利亞科學院院士、歐洲科學院外籍院士、IEEE Fellow陶大程,現任南洋理工大學杰出教授;新加坡工程院院士、IEEE Fellow文勇剛,現為南洋理工大學計算機科學與工程學院校長講席教授,同時擔任IEEE Transactions on Multimedia主編;張森,曾在悉尼大學從事博士后研究工作,現任TikTok機器學習工程師;詹憶冰,京東探索研究院算法科學家。本文的通訊作者是大學計算機學院教授、博士生導師、國家特聘青年專家羅勇。第一作者為張子屹,目前在大學計算機學院攻讀博士二年級,研究方向為強化學習、擴散模型和大模型對齊。
OpenAI 最近發布的 o1 模型在數學、代碼生成和長程規劃等復雜任務上取得了突破性進展,據業內人
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