Le réglage fin conventionnel de l'apprentissage par renforcement a entraîné des résultats transitoires et instables. En utilisant ProRLv2, j'ai mis en œuvre des horaires d'apprentissage par renforcement prolongés, une régularisation de la perte interdomaines, des régions de confiance KL et une normalisation globale—assurant des améliorations de raisonnement persistantes et de haute fidélité.
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HalfBuddhaMoney
· Il y a 11h
Ce modèle RL est bien compris, top.
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GateUser-5854de8b
· Il y a 12h
Même pas capable de régler les paramètres, et oser se vanter.
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WalletManager
· Il y a 12h
L'optimisation des Algorithmes est comme des données off-chain, la stabilité doit être bien contrôlée.
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BlockchainDecoder
· Il y a 12h
La conception de cette plage KL est un peu précipitée... Selon les données de Nature 2022, il est conseillé d'élargir l'espace d'échantillonnage.
Le réglage fin conventionnel de l'apprentissage par renforcement a entraîné des résultats transitoires et instables. En utilisant ProRLv2, j'ai mis en œuvre des horaires d'apprentissage par renforcement prolongés, une régularisation de la perte interdomaines, des régions de confiance KL et une normalisation globale—assurant des améliorations de raisonnement persistantes et de haute fidélité.
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