诡变与欺诈强化学习:这些博弈环境通常是“不完全信息”的。智能体不一定知道其他对手的完整信息,而是依赖推理和假设对手的行为。诡变和欺诈强化学习尤其注重在不完全信息的情况下如何通过欺骗和误导使对方做出有利于自己的决策。例如,智能体可能会隐藏其真实意图,通 ...
刚刚,计算机学会(ACM)宣布了 2024 年的「图灵奖」获得者:- Andrew G. Barto (马萨诸塞大学阿默斯特分校荣誉退休教授,Sutton 的博士导师)- Richard S. Sutton ...
然而,现有研究多聚焦于 Image-Text 多模态任务,尚未涉足更复杂的全模态场景。基于此,通义实验室团队探索了 RLVR 与视频全模态模型的结合,于今日宣布开源 R1-Omni 模型 。
计算机学界的最高荣誉“图灵奖”(A.M. Turing Award)今年颁给强化学习(Reinforcement Learning)奠基者Andrew Barto和Richard ...
Reinforcement Learning with Verifiable Reward(RLVR)方法的出现,为多模态任务提供了全新的优化思路,无论是几何推理、视觉计数,还是经典图像分类和物体 ...