AIGC動態歡迎閱讀

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
內容字數：0字

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

原文鏈接：與OpenAI o1技術理念相似，TDPO-R算法有效緩解獎勵過優化問題

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：