科研人员已经通过在最大熵框架内增加了一个局部Q价值学习方法，改进了被广泛应用的多智能体强化学习方法QMIX。QMIX是一个众所周知的多代理强化学习方法，它能有效地解决多代理学习中的挑战，如策略的协调和通信难题...

TRL是一个Hugging Face库，专为使用强化学习训练变形金刚设计。这个示例允许您对基于视觉的语言模型如LLaVA进行相同的处理。Hugging Face是一个开源NLP（自然语言处理）社区和公司，致力于使用人工智能推动自然语言...

ReaLHF是一种全新的系统，它通过在训练过程中动态地重新分配参数和优化并行化，以提高来自人类反馈的强化学习（RLHF）的效率。ReaLHF通过创新的技术手段，实现了动态参数分配和并行化优化，从而达到了提高训练效率的...

科研人员已经通过在最大熵框架内增加一种本地Q值学习方法，改进了用于多代理强化学习的流行方法QMIX。这种新的改进方法可以使多代理模型在进行任务处理时，更加精确和高效。本地Q值学习方法的引入，使得每个代理都能...

MacroHFT是一种新的高频交易(HFT)方法，专门针对加密货币市场。这种方法利用强化学习来改进决策过程并提高盈利能力。传统的高频交易是一种算法交易，它的核心在于高速、大量地买卖证券，以获得微小的价格差异带来的...

Lyft团队采用在线强化学习技术，通过司机未来收入来奖励司机，从而实现司机与乘客的匹配优化。这种方法使得匹配过程能够实时显著改进，每年为乘客额外创造了大约3000万美元的收入。强化学习是一种机器学习技术，它通...

策略引导扩散（Policy-Guided Diffusion）是一种新颖的训练代理的方法，适用于离线环境。该技术通过创建与行为和目标策略都非常接近的综合轨迹，从而生成更加真实的训练数据。这不仅有助于提高离线强化学习模型的性...

近期，研究人员开发了一种名为提示自动编辑（Prompt Auto-Editing，简称PAE）的新技术，旨在提升基于文本生成图像的技术水平。该技术利用了Imagen和Stable Diffusion等扩散模型，通过在线强化学习动态调整文本提示中...