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博弈智能中的诡变、欺诈强化学习与一般的强化学习有何不同

博弈智能中的 诡变（Deception） 和 欺诈强化学习（Fraudulent Reinforcement Learning） 与一般的强化学习（Reinforcement Learning, RL）有一些关键区别，主要体现在博弈环境中需要考虑对手的策略、博弈中的不完全信息、以及策略背后的意图等因素。下面是一些核心差异 ...
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训练效率提升126% 京东云首次提出VLA模型全异步训练框架

据京东云消息，近日，京东云联合顶尖学术机构，发表了题为《RL-VLA³: Reinforcement Learning VLA Accelerating via Full ...
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阿里Qwen提出强化学习新算法GSPO

据通义千问Qwen，为了能够持续拓展强化学习 （Reinforcement Learning，RL），提出了Group Sequence Policy Optimization (GSPO) 算法。不同于过去的RL算法，GSPO定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。